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?第三章 概率密度密度的估计 3 Table of Contents第三章 概率密度密度的估计 4 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第三章 概率密度密度的估计 5 基于样本的Bayes分类器设计 u Bayes决策需要已知两种知识： 各类的先验概率P( i ) 各类的条件概率密度函数p( x| i ) u 知识的来源：对问题的一般性认识或一些训练数据 u 基于样本的两步Bayes分类器设计 利用样本集估计P( i )和p( x| i ) 基于上述估计值设计判别函数及分类器 u 面临的问题： 如何利用样本集进行估计 估计量的评价 利用样本集估计错误率 引言第三章 概率密度密度的估计 6 基于样本的Bayes分类器 训练 样本集 样本分布的 统计特征： 概率 密度函数 决策规则： 判别函数 决策
