最小错误率bayes分类器

function myBayes(N1,N2,N3) %N1，N2,N3为训练样本采样点数目 Result(1:3,1:3)=0; %判别矩阵

R1=[];r1=1; %空矩阵用来记录分类正确的点，r1记录列数 R2=[];r2=1; R3=[];r3=1;

%---------------------------------------------------% %训练样本

X1=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],N1)'; X2=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],N2)'; X3=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],N3)'; %测试样本

X10=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],100)'; X20=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],100)'; X30=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],100)';

%先验概率

P(1)=length(X1)/(length(X1)+length(X2)+length(X3)); P(2)=length(X2)/(length(X1)+length(X2)+length

实验二 贝叶斯最小错误率分类器设计

一、实验目的

1. 了解模式识别中的统计决策原理

2. 熟悉并会根据给出的相关数据设计贝叶斯最小错误率分类器。 3. 熟悉并会使用matlab进行相关程序的编写

二、实验原理

分类器的设计首先是为了满足对数据进行分门别类，是模式识别中一项非常基本和重要的任务，并有着极其广泛的应用。其定义是利用预定的已分类数据集构造出一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，并利用该模型把未分类数据映射到某一给定类别中的过程。

分类器的构造方法很多，主要包括规则归纳、决策树、贝叶斯、神经网络、粗糙集、以及支持向量机(SVM)等方法。其中贝叶斯分类方法建立在贝叶斯统计学的基础之上，能够有效地处理不完整数据，并且具有模型可解释、精度高等优点，而被认为是最优分类模型之一。本实验就是基于贝叶斯方法的分类器构造，其中构造的准则是最小错误率。下面，我们对最小错误率的分类器设计做一个简单的回顾。

假设是一个二类的分类问题，有?1,?2两类。若把物体分到?1类中，那么所犯的错误有两种情况，一种是物体本属于?1类，分类正确，错误率为0；另一种情况是，物体本属于?2类，分类错误，错误率就为1-p(?1|x)。因此，要使得错误率最小的话，p(?1|

《模式识别》实验报告

题目：最小错误率贝叶斯决策

一、 实验内容 1，实验原理

2，实验步骤

1）从

iris.txt 文件（课程邮箱-文件中心）中读取估计参数用的样本，

每一类样本抽出前40个，分别求其均值；

（2）求每类样本的协方差矩阵、逆矩阵以及协方差矩阵的行列式； （3）对三个类别，分别取每组剩下的 10个样本，每两组进行分类。由于每类样本都相等，

且每类选取用作训练的样本也相等，在每两组进行分类时，待分类样本的类

先验概率为0.5。

将各个样本代入判别函数既公式(5)，进行分类。

3，实验要求

（1）复习最小错误率贝叶斯决策原理，写出实验代码，实现对三类样本的分类；

（2）计算分类的正确率，画出三维空间的样本分类图； （3）分析实验结果，完成实验报告。

二、实验代码

（1）， clear

% 原始数据导入 iris=load('iris.txt'); N=40;%每组取N=40个样本 %求第一类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4

w1(i,j) = iris(i,j+1); end end

sumx1 = sum(w1,1); for i=1:4

meanx1(1,i)=sumx1(1,i)/N; end

实验一 Bayes分类器设计

【实验目的】

对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。

【实验原理】

最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：

(1)在已知P(?i)，P(X?i)，i=1,…，c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： P(?iX)?P(X?i)P(?i)?P(X?)P(?)iij?1c j=1,…，x

(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取ai,i=1,…，a的条件风险

R(aiX)???(a,?ij?1cj)P(?jX),i=1,2,…,a

(3)对(2)中得到的a个条件风险值R(aiX),i=1,…，a进行比较，找出使其条件风险最小的决策ak，即

R?akx??minR?aix?

i?1,a则ak就是最小风险贝叶斯决策。

【实验内容】

假定某个局部区域细胞识别中正常（?1）和非正常（?2）两类先验概率分别为 正常状态：P（?1）=0.9； 异常状态：P（?2）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x：

-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.

实验一 Bayes分类器设计

【实验目的】

对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。

【实验原理】

最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：

(1)在已知P(?i)，P(X?i)，i=1,…，c及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： P(?iX)?P(X?i)P(?i)?P(X?)P(?)iij?1c j=1,…，x

(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取ai,i=1,…，a的条件风险

R(aiX)???(a,?ij?1cj)P(?jX),i=1,2,…,a

(3)对(2)中得到的a个条件风险值R(aiX),i=1,…，a进行比较，找出使其条件风险最小的决策ak，即

R?akx??minR?aix?

i?1,a则ak就是最小风险贝叶斯决策。

【实验内容】

假定某个局部区域细胞识别中正常（?1）和非正常（?2）两类先验概率分别为 正常状态：P（?1）=0.9； 异常状态：P（?2）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x：

-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.

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注册会计师税法高频错题50道答案及解析（历年真题）

备注：高顿题库注册会计师税法科目试题，按照错误率由高到低排行

1、下列各项中，符合营业税计税依据规定的是（ ）。 A. 远洋运输企业从事程租业务以实际收取租赁费为计税依据

B. 纳税人从事无船承运业务应以其向委托人收取的全部价款和价外费用为计税依据 C. 远洋运输企业从事期租业务以实际收取租赁费扣除发生的固定费用的余额为计税依据 D. 运输企业从事联运业务以实际收取营业额扣除支付给其他企业款项后的余额为计税依据 【答案】A

选项A，程租业务，是指远洋运输企业为租船人完成某一特定航次的运输任务并收取租赁费的业务；选项B，纳税人从事无船承运业务，以其向委托人收取的全部价款和价外费用扣除其支付的海运费以及报关、港杂、装卸费用后的余额为计税营业额申报缴纳营业税；选项C，期租业务均按天向承租方收取租赁费，发生的固定费用(如人员工资、维修费用等)均由船东负担，以租赁费全额为计税依据；选项D，运输企业从事联运业务，以实际取得的营业额为计税依据。

ffl

Lecture:

BayesianReasoning

KevinB.Korb

SchoolofComputerScience

andSoftwareEngineering

Of ce:G07/Building63

Of cehours:Mon4pm;Tue,Thr2pm

phone:9905-5198

email:korb@csse.monash.edu.au

HTTP://WWW.CSSE.MONASH.EDU.AU/ KORB

1Korb

ffl

LectureOverview

BreastCancer

Probabilities

VennDiagrams

ConditionalProbability

Bayes’Theorem

Conditionalization

BettingandOdds

Odds-LikelihoodBayes

BayesFactors

Examples

2Korb

ffl

KorbBreastCancer

Ascreeningtesthasa90%chanceofregisteringbreast

cancerifitexists,aswellasa20%chanceoffalsely

registeringcancerwhenitdoesnotexist.A

模式识别

Iris数据分类

一、实验简述

Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个样本，分为3类，3类分别为setosa，versicolor，virginica，每类50个样本，每个样本包含4个属性，这些属性变量测量植物的花朵，像萼片和花瓣长度等。本实验通过贝叶斯判别原理对三类样本进行两两分类。假设样本的分布服从正态分布。

二、实验原理

1、贝叶斯判别原理

首先讨论两类情况。用ω1，ω2表示样本所属类别，假设先验概率P(ω1),P(ω2)已知。这个假设是合理的，因为如果先验概率未知，可以从训练特征向量中估算出来。如果N是训练样本的总数，其中有N1，N2个样本分别属于ω1，ω2，则相应的先验概率为P(ω1)=N1/N, P(ω2)=N2/N。

另外，假设类条件概率密度函数P(x|ωi),i=1,2,…,n,是已知的参数，用来描述每一类特征向量的分布情况。如果类条件概率密度函数是未知的，则可以从训练数据集中估算出来。概率密度函数P(x|ωi)也指相对也x的ωi的似然函数。特征向量假定为k维空间中的任何值，密度函数P(x|ωi)就变成的概率，可以表示为P(x|ωi)。

P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi)/P

测量 棱镜 折射率

最小偏向角法测量棱镜的折射率

测量 棱镜 折射率

【实验目的】 实验目的】1.熟练掌握分光计的调节方法。 .熟练掌握分光计的调节方法。 2.用最小偏向角法测定棱镜玻璃的 . 折射率。 折射率。

【仪器及用具】 仪器及用具】分光计，汞灯，三棱镜。 分光计，汞灯，三棱镜。

测量 棱镜 折射率

【实验原理】 实验原理】 棱镜玻璃的折射率， 棱镜玻璃的折射率 ， 可用测定最 小偏向角的方法求得，如图1所示 所示。 小偏向角的方法求得，如图 所示。光 线经棱镜两次折射后， 线经棱镜两次折射后 ， 出射光线产生 了偏转， 在入射光线与出射光线处于 了偏转 ， 在入射光 线与出射光线处于 光路对称时，其偏转的角度为最小。 光路对称时，其偏转的角度为最小。

测量 棱镜 折射率

图1

可以证明， 即 i1 = i ,记为δ m。可以证明，棱镜 δm n 与棱镜角A、 的折射率 与棱镜角 、最小偏向角 有如下关系： 有如下关系：' 2

测量 棱镜 折射率

【实验内容】 实验内容】

A + δm sin 2 n= A sin 2

1.分光计的调整：按分光计的调节法进行。 .分光计的调整：按分光计的调节法进行。 2.测定最小偏向角：以汞灯为光源。 .测定最小偏向角：以汞灯

import pandas as pd import jieba #pip install jieba

df_news

pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news = df_news.dropna() df_news.head()

=

df_news.shape

分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist() print (content[1000])

content_S = [] for line in content:

current_segment = jieba.lcut(line)

if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\\r\\n': #换行符 content_S.append(current_segment) content_S[1000]

df_content=pd.DataFrame({'content_S':con