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1.3最大似然方法 ·最大似然分类器(MLC)选择使观测机会最大的类 。假设每个类的条件概率函数(密度或者分布律)为 Pg(x)=Pr(x G=g),g=1,...,k ·最大似然判别法则通过确定X的最大似然来预测观测x的类: 6(x)=arg maxpg(x) ·对两分类问题(化=2),最大似然判别法则(x)等价于决策函 数h(x)=p1(x)/p2(x)-1来表示(分类规则,决策法则): 6(x)= 1,h(x)>0, 2,h(x)<0. Previous Next First Last Back Forward 61.3 最大似然方法 • 最大似然分类器 (MLC) 选择使观测机会最大的类 • 假设每个类的条件概率函数 (密度或者分布律) 为 pg(x) = P r(x|G = g), g = 1, . . . , k • 最大似然判别法则通过确定 X 的最大似然来预测观测 x 的类: δ(x) = arg max g pg(x) • 对两分类问题 (k = 2),最大似然判别法则 δ(x) 等价于决策函 数 h(x) = p1(x)/p2(x) − 1 来表示 (分类规则, 决策法则): δ(x) = { 1, h(x) > 0, 2, h(x) < 0. Previous Next First Last Back Forward 6
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