Typ tekstu: Książka
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
związane z gęstościami prawdopodobieństw warunkowych zależnością Bayesa
oraz uwzględniając fakt, że dla danego obrazu x mianownik zależności na jest stały, można zależność na ryzyko średnie sprowadzić do postaci. Wobec tego reguła rozpoznawania Bayesa przyjmie następującą postać: .
Obok algorytmu Bayesa powstało wiele jego modyfikacji, które jednak zawsze prowadzą do tej samej procedury decyzyjnej. Przy stosowaniu parametrycznych algorytmów rozpoznawania istotny jest fakt, że wszystkie reguły dalekie będą od optymalnych, jeśli prawdopodobieństwa a priori będą się znacznie różnić od przyjętych lub estymowanych.
6.3. NIEPARAMETRYCZNE ALGORYTMY ROZPOZNAWANIA
6.3.1. Wprowadzenie
Bezpośrednio z algorytmu Bayesa wyprowadzamy reguły decyzyjne heurystycznych algorytmów rozpoznawania. Napiszmy regułę Bayesa
oraz uwzględniając fakt, że dla danego obrazu x mianownik zależności na jest stały, można zależność na ryzyko średnie sprowadzić do postaci. Wobec tego reguła rozpoznawania Bayesa przyjmie następującą postać: .
Obok algorytmu Bayesa powstało wiele jego modyfikacji, które jednak zawsze prowadzą do tej samej procedury decyzyjnej. Przy stosowaniu parametrycznych algorytmów rozpoznawania istotny jest fakt, że wszystkie reguły dalekie będą od optymalnych, jeśli prawdopodobieństwa a priori będą się znacznie różnić od przyjętych lub estymowanych.
6.3. NIEPARAMETRYCZNE ALGORYTMY ROZPOZNAWANIA
6.3.1. Wprowadzenie
Bezpośrednio z algorytmu Bayesa wyprowadzamy reguły decyzyjne heurystycznych algorytmów rozpoznawania. Napiszmy regułę Bayesa
związane z gęstościami prawdopodobieństw warunkowych zależnością Bayesa<br><gap> oraz uwzględniając fakt, że dla danego obrazu x mianownik zależności na <gap> jest stały, można zależność na ryzyko średnie sprowadzić do postaci<gap>. Wobec tego reguła rozpoznawania Bayesa <gap> przyjmie następującą postać: <gap>.<br>Obok algorytmu Bayesa powstało wiele jego modyfikacji, które jednak zawsze prowadzą do tej samej procedury decyzyjnej. Przy stosowaniu parametrycznych algorytmów rozpoznawania istotny jest fakt, że wszystkie reguły dalekie będą od optymalnych, jeśli prawdopodobieństwa a priori będą się znacznie różnić od przyjętych lub estymowanych.<br><br><tit>6.3. NIEPARAMETRYCZNE ALGORYTMY ROZPOZNAWANIA</><br><tit>6.3.1. Wprowadzenie</><br><br>Bezpośrednio z algorytmu Bayesa wyprowadzamy reguły decyzyjne heurystycznych algorytmów rozpoznawania. Napiszmy regułę Bayesa
