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模式识别与机器学习
PatternRecognitionMachineLearning
第二讲贝叶斯学习基础本节学习目标掌握贝叶斯公式在机器学习中的应用思路能够熟练运用贝叶斯决策方法明确分类器相关的基本概念掌握基于高斯分布的贝叶斯分类器理解朴素贝叶斯分类器能够熟练运用各种参数估计方法第二讲贝叶斯学习基础
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第二讲贝叶斯学习基础例：假设某个动物园里的雌性和雄性熊猫的比例是4：6，雌性熊猫中90%的熊猫是干净整洁的，雄性熊猫中20%是干净整洁的。1.求解“正向概率”：在动物园中看到一只干净整洁的雄性熊猫的概率是多少？2.求解“逆向概率”：如果看到一只熊猫是干净整洁的，它是雄性的概率是多少？ 贝叶斯公式贝叶斯公式
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第二讲贝叶斯学习基础贝叶斯决策贝叶斯决策贝叶斯决策（Bayesiandecision）是概率框架下实施决策的基本方法，它通过综合考虑决策的后验分布和错误决策的损失来做出决策。其中，贝叶斯公式被用于计算后验分布。贝叶斯决策的前提是假设：
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第二讲贝叶斯学习基础二类分类问题：要机器来判断一张图像是大熊猫还是小熊猫多类分类问题：区分一张图片是大熊猫、小熊猫还是棕熊分类器的相关概念（a）大熊猫（b）小熊猫（c）棕熊分类器是一个计算系统，它通过计算出一系列判别函数的值做出分类决策，实现对输入数据进行分类的目的。判别函数是一个从输入特征映射到决策的函数，其结果可以直接用于做出分类决策。分类问题中，分类器会把输入空间划分成多个决策区域，这些决策区域之间的边界称作决策面或决策边界。
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第二讲贝叶斯学习基础分类器的构建方法有很多种，常用的方法大致可以分为三大类，这里按照复杂度依次降低的顺序罗列。其中生成式模型和判别式模型都是基于概率框架，生成式模型构建所有观测的联合分布，而判别式模型只关心给定输入数据时输出数据的条件分布。分类器的相关概念
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第二讲贝叶斯学习基础?基于高斯分布的贝叶斯决策器图2-3（图中展示了当类别先验概率相等，两个类条件概率分布均为高斯分布且具有相等的非对角协方差矩阵时的贝叶斯决策的决策面，图中椭圆形的环表示类条件概率密度等高线。）??
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