Pattern Classification [수업]26 Ch2.2 Bayesian decision theory - continuous features 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. 2.2 Bayesian decision theory - continuous features (연속적 특징들) 앞 "Introduction"에서는 베이지안 판정 이론에 대한 이해를 위해 two-class model의 간단한 사례로 설명을 했었다. 이번에는 보다 일반화시켜서 개념들을 공식화! Generalization of the bayesian theory. By allowing the use of more than on feature (특징 공간) Replacing the scalar $x$ by the feature vector $\mathbf{x}$ (e.g. 밝기, 폭, 위치, 등등) $\mathb.. 2020. 9. 10. Ch2.1 Bayesian decision theory - Introduction 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. 2.1 Introduction "Bayes decision theory"는 패턴 인식 문제에 대한 중요한 통계적(Statistical) 접근 방식임. This approach is based on quantifying the tradeoffs between various classification decisions using probability and the costs that accompany such decisions. 즉 , 확률을 이용하는 다양한 분류 판정들과 그러한 판정들에 수반하는 비용간의 절충을 정량화하는 것에 기반함 이 방식은 판정 문제가 확률론적 방식으로 표현되며, 모든 관련 확률 값들.. 2020. 9. 8. 이전 1 2 3 다음
