非参数估计

1、第四章概率密度函数的估计,概率密度估计的基础知识参数估计理论极大似然估计,MLE,贝叶斯估计,或称最大后验估计,贝叶斯学习非参数估计理论密度估计Parzen窗估计K近邻估计,KNE,4,1概率密度估计的基础知识贝叶斯分类器中只要知道先验概率。

2、第四章概率密度函数的估计,概率密度估计的基础知识参数估计理论极大似然估计,MLE,贝叶斯估计,或称最大后验估计,贝叶斯学习非参数估计理论密度估计Parzen窗估计K近邻估计,KNE,4,1概率密度估计的基础知识贝叶斯分类器中只要知道先验概率。

3、第四章概率密度函数的估计概率密度估计的基础知识参数估计理论极大似然估计,MLE,贝叶斯估计,或称最大后验估计,贝叶斯学习非参数估计理论密度估计Parzen窗估计K近邻估计,KNE,4,1概率密度估计的基础知识贝叶斯分类器中只要知道先验概率。

4、模式识别,第3章概率密度函数的估计,为什么需要概率密度函数的估计,贝叶斯决策需要的已知信息贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率P,i,P,i,就可以设计分类器了存在问题,未知概率密度函数未知类条件概率密度未知先验概率密度有一些训练数据。

5、1,3,1,什么是概率总体的估计,3,2正态分布的监督参数估计3,3非监督参数估计3,4总体分布的非参数估计本章小结,第三章概率密度函数的估计,2,学习目的掌握最大似然估计,贝叶斯估计和贝叶斯学习方法的原理和应用掌握最大似然估计,贝叶斯估计。

6、第五章参数估计与非参数估计,参数估计与监督学习参数估计理论非参数估计理论,5,1参数估计与监督学习贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率或后验概概率P,i,P,i,P,i,就可以设计分类器了,现在来研究如何用已知训练样本的信息去估计P,i。

7、第五章参数估计与非参数估计,参数估计与监督学习参数估计理论非参数估计理论,5,1参数估计与监督学习贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率或后验概概率P,i,P,i,P,i,就可以设计分类器了,现在来研究如何用已知训练样本的信息去估计P,i。

8、第五章参数估计与非参数估计,参数估计与监督学习参数估计理论非参数估计理论,5,1参数估计与监督学习贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率或后验概概率P,i,P,i,P,i,就可以设计分类器了,现在来研究如何用已知训练样本的信息去估计P,i。

9、非参数估计,刘芳,戚玉涛,引言,参数化估计,ML方法和Bayesian估计,假设概率密度形式已知,实际中概率密度形式往往未知,实际中概率密度往往是多模的,即有多个局部极大值,实际中样本维数较高,且关于高维密度函数可以表示成一些低维密度函数乘。

10、第五章参数估计与非参数估计,参数估计与监督学习参数估计理论非参数估计理论,5,1参数估计与监督学习贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率或后验概概率P,i,P,i,P,i,就可以设计分类器了,现在来研究如何用已知训练样本的信息去估计P,i。

11、第五章参数估计与非参数估计,参数估计与监督学习参数估计理论非参数估计理论,5,1参数估计与监督学习贝叶斯分类器中只要知道先验概率,条件概率或后验概概率P,i,P,i,P,i,就可以设计分类器了,现在来研究如何用已知训练样本的信息去估计P,i。

12、IPL,第三章概率密度密度的估计,3,1引言,基于样本的Bayes分类器,通过估计类条件概率密度函数,设计相应的判别函数,分类器功能结构,基于样本的直接确定判别函数方法,基于样本的Bayes分类器设计,Bayes决策需要已知两种知识,各类的。

13、北华大学电气信息工程学院,第三章概率密度密度的估计,模式识别理论及应用,内容目录,第三章概率密度密度的估计,引言,参数估计,非参数估计,讨论,第三章概率密度密度的估计,引言,基于样本的分类器,通过估计类条件概率密度函数,设计相应的判别函数。

14、武汉大学电子信息学院,第三章概率密度密度的估计,模式识别理论及应用,内容目录,第三章概率密度密度的估计,引言,参数估计,非参数估计,讨论,第三章概率密度密度的估计,引言,基于样本的分类器,通过估计类条件概率密度函数,设计相应的判别函数,最一。

15、北华大学电气信息工程学院,第三章概率密度密度的估计,模式识别理论及应用,内容目录,第三章概率密度密度的估计,引言,参数估计,非参数估计,讨论,第三章概率密度密度的估计,引言,基于样本的分类器,通过估计类条件概率密度函数,设计相应的判别函数。

16、模式识别,第3章概率密度函数的估计,总体分布的非参数估计,前面的方法密度函数的形式已知存在问题密度函数的形式常常未知一些函数形式很难拟合实际的概率密度经典的密度函数都是单峰的,而在许多实际情况中却是多峰的,因此用非参数估计,总体分布的非参数。

17、第三章 概率密度函数的估计,请各位思考的问题,1我们可以构造一个比贝叶斯规则更好的分类器吗2利用贝叶斯法则构造分类器的前提条件是什么3为何要估计密度以及如何估计密度,Table of Contents,3.1 引言,基于样本的Bayes分类。

18、第三章概率密度函数的估计,请各位思考的问题,1,我们可以构造一个比贝叶斯规则更好的分类器吗,2,利用贝叶斯法则构造分类器的前提条件是什么,3,为何要估计密度以及如何估计密度,TableofContents,3,1引言,基于样本的Bayes分。

19、第三章概率密度估计,3,0引言3,1参数估计3,2非参数估计3,3说明,3,0引言,进行Bayes决策需要事先知道两种知识,各类的先验概率,观测向量的类条件概率密度,知识的获取,估计,一些训练数据,对问题的一般性的认识,3,0引言,3,0引。