如何求贝叶斯最小损失判别函数

img


对一维c类问题，设每一类都服从瑞利分布
取0-1损失函数，令P（@）=
L，0,=0.5，求贝叶斯最小损失判别函数

机器学习中的问题，找不到思路，有谁能分享一下想法吗˃ʍ˂

  • 这篇博客: 《机器学习》周志华课后习题答案——第七章 (1-5已完结)中的 4.实践中使用式(7.15)决定分类类别时,若数据的维数非常高,则概率连乘II=1 P(xi | c)的结果通常会非常接近于0从而导致下溢.试述防止下溢的可能方案. 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 若连乘的式子太多,导致乘积接近0。由于属性个数是已知的,可以对每个乘式做适当次的开方处理，可以保证结果不会为0。另外也可以对各项取对数，当累加太多时，可能导致和接近负无穷。可以对每个加数除以属性的个数,来防止溢出。