Bayes

TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES PROBABILIDAD A PRIORI

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

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TEORIA DE LADECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES DENSIDAD DE PROBABILIDAD Además de la probabilidad a priori a menudo se tiene información adicional: el valor de la observación x que se va aclasificar. Ejemplo: ¿Cómo etiquetaríamos a una persona cuya analítica indica que tiene 5 millones de glóbulos rojos? Hay que considerar: yq • Probabilidad a priori • Valor de la observación
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TEORIADE LA DECISION DE BAYES DENSIDAD DE PROBABILIDAD

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES DENSIDAD DE PROBABILIDAD

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

10TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES PROBABILIDAD A POSTERIORI

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES PROBABILIDAD A POSTERIORI

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TEORIA DE LADECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES Efecto de la prob. a priori sobre la prob. a posteriori

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES REGLA DE CLASIFICACIÓN DE BAYES

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TEORIA DELA DECISION DE BAYES

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TEORIA DE LA DECISION DE BAYES

Alconsiderar probabilidades a p p priori, las clases , muy infrecuentes resultan ‘castigadas’

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PROBLEMAS MULTICLASE CON PATRONES MULTIDIMENSIONALES

REGLA DECLASIFICACIÓN DE BAYES

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FUNCIONES DISCRIMINANTES Y SUPERFICIES DE DECISIÓN

Supongamos que existen gi(X) funciones discriminantes: Una función discriminante para laclase ‘i’ (gi(X)) tiene la propiedad de que alcanza un mayor valor que cualquier otra f ió di i i t gj(X) para t d l l i t función discriminante todas las otras clases La regla de clasificación...