【摘 要】
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模式识别分类器的设计中,智能主体学习以及数据挖掘的信念网络的学习都离不开概率密度函数,而现实中概率密度函数往往是未知的,概率密度函数的估计便成为解决这类问题的有效途径.应用统计决策理论设计分类器,当概率密度函数未知时,首先要对它进行估计,这就将模式识别问题转化为概率密度函数估计问题.如果这个估计问题可以很好地解决,则模式识别问题相应得到解决.我们希望当样本数目N→∞时,基于样本的分类器能收敛于理论
【机 构】
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山东科技大学信息科学与工程学院,泰安,271019 北京交通大学计算机学院,北京,100044
【出 处】
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2004年全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
模式识别分类器的设计中,智能主体学习以及数据挖掘的信念网络的学习都离不开概率密度函数,而现实中概率密度函数往往是未知的,概率密度函数的估计便成为解决这类问题的有效途径.应用统计决策理论设计分类器,当概率密度函数未知时,首先要对它进行估计,这就将模式识别问题转化为概率密度函数估计问题.如果这个估计问题可以很好地解决,则模式识别问题相应得到解决.我们希望当样本数目N→∞时,基于样本的分类器能收敛于理论上的结果.为做到这一点,实际只要说明N→∞时,(^p)(x|wi)收敛于p(x|wi).作为数理统计中的一个基本问题,概率密度函数的估计虽然有一套较完整的理论和方法,但是实际应用中,并不那么简单.它广泛应用于众多领域当中.
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