贝叶斯决策函数与决策面

如果输入的数据是一个L维空间特征,考虑一个M分类问题,那么分类器将会把这个L维空间的特征点分为M个区域。每个区域显然就属于一个类别,如果输入一个点x落在第i个区域,那么x就属于第i类。分割成这些区域的边界就称为决策面。

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3.1 决策面(Decision Surfaces)
3.1.1 概念

分割成这些区域的边界就称为决策面

3.1.2 例子

下面是一个简答的例子:

将两个类别的函数取值画出(如图的高斯函数图形)。如图虚线部分就是决策面(该决策

3.1.3 数学化
3.2 判决函数
3.3 小节
  • 1维特征空间:决策面是一个点
  • 2维特征空间:决策面是一条线
  • 3维特征空间:决策面是超平面(Hyperplane)
  • 决策区域是由决策面决定的

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