Коломиец Э.И., Мясников В.В. Байесовская классификация

Методические указания. — Самара: Изд-во Самар, гос. аэрокосм, ун-та, 2010. — 25 с. В лабораторной работе № 2 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы построения классификаторов, основанных на оптимальных стратегиях, используемых при наличии различного количества
априорной информации. В качестве примеров приводятся типовые задачи распознавания образов и изображений.
Методические указания предназначены для магистров направления 010400.68 “Прикладная математика и информатика”, обучающихся по программе «Математические и компьютерные методы обработки изображений и геоинформатики». Содержание
Теоретические основы лабораторной работы
Постановка задачи классификации
Качество классификатора
Оптимальные стратегии классификации
Байесовский классификатор
Минимаксный классификатор
Классификатор Неймана-Пирсона
Байесовский классификатор в типовых задачах распознавания образов
Байесовский классификатор для нормально распределенных векторов признаков
Байесовский классификатор для распознавания бинарных векторов признаков
Вычисление вероятностей ошибочной классификации
Вычисление вероятностей ошибочной классификации для нормально распределенных векторов признаков
Вычисление вероятностей ошибочной классификации для бинарных векторов признаков
Экспериментальная оценка вероятностей ошибочной классификации
Литература
Порядок выполнение лабораторной работы
Исходные данные
Общий план выполнения работы
Содержание отчета
Контрольные вопросы