问答题X 纠错
五种常用决策是:
1. 基于最小错误率的贝叶斯决策,利用概率论中的贝叶斯公式,得出使得错误率最小的分类规则。
2. 基于最小风险的贝叶斯决策,引入了损失函数,得出使决策风险最小的分类。当在0-1损失函数条件下,基于最小风险的贝叶斯决策变成基于最小错误率的贝叶斯决策。
3. 在限定一类错误率条件下使另一类错误率最小的两类别决策。
4. 最大最小决策:类先验概率未知,考察先验概率变化对错误率的影响,找出使最小贝叶斯奉献最大的先验概率,以这种最坏情况设计分类器。
5. 序贯分类方法,除了考虑分类造成的损失外,还考虑特征获取造成的代价,先用一部分特征分类,然后逐步加入性特征以减少分类损失,同时平衡总的损失,以求得最有效益。
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对一副道路图像,希望把道路部分划分出来,可以采用以下两种方法:
1.在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口,把在这两个窗口中的象素数据作为训练集,用Fisher准则方法求得分类器参数,再用该分类器对整幅图进行分类。
2.将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中,然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号,从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习,哪个是非监督学习?
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动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类;
分级聚类则是将样本个体,按相似度标准合并,随着相似度要求的降低实现合并。
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