Bayesian decision theory2 Ch2.6 Bayesian decision theory - Discriminant functions for the normal density 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. 2.6 Discriminant functions for the normal density 2.4.1절에서 최소 에러율 분류가 아래의 판별 함수들을 사용해서 달성될 수 있음을 보았었다. $$ g_i(\mathbf{x}) = \ln p(\mathbf{x}|w_i) + \ln P(w_i)$$ 위 식에서 우항의 첫번째 식(likelihood )인 $p(\mathbf{x}|w_i)$가 Multivariate normal distribution (다변 정규 분포)를 따른다고 하면, 즉, $p(\mathbf{x}|w_i) \sim N(\mu_i, \sum_{i})$ 이라면 아래 식을 전개할 수 있다. $$p(\mat.. 2020. 9. 17. 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. 이전 1 다음
