贝叶斯判别习题

贝叶斯判别习题

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1、1.办公室新來了一个雇员小王,小王是好人还是坏人大家都在猜测。按人们主观意识,一个人是好人或坏人的概率均为0.5。坏人总是要做坏事,好人总是做好事,偶尔也会做一件坏事,一般好人做好事的概率为0.9,坏人做好事的概率为0.2,—天,小王做了一件好事,小王是好人的概率有多人,你现在把小王判为何种人。解:A:小王是个好人a:小王做好事B:小王是个坏人B:小王做坏事0,5*0,90.5*0.9+0.5*0.2=0.82P(B/b)=戸⑻PE)=0K2二o.18P(A)P(ci/A)+P(B)P(a/B)

2、0.5*0.9+0.5*0.20.82>0.18所以小王是个好人、2.设m二1,k二2,X1~N(0,1),X2〜N(3,22),试就C(2

3、1)=1,C(1

4、2)=1,且不考虑先验概率的情况下判别样品2,1属于哪个总体,并求出R二(Rl,R2)。解:Pi(%)=丄exp{-[(x—尸/cr:”=1,2yj271(7{2人(2)=忌exp{-*(2-OF}=亡宀0.054酥)=松expd(23/4}=^^y由于人(2)〈£(2),所以2属于龙2片⑴=—exp{--(l-0)2}二〒严=0.242

5、72兀2Q2兀片⑴>£(1),所以1属于龙ILexp{-lx2}=^(x)=^=eXp{-l(x-3)2/4}ln2—丄兀2=一丄(兀2一6兀+刃28解得=1.42x2二一3.14.所以R二([—3.41,1.42],(-oo,-3.41)U(1.42,+oo))・3•已知s勾的先验分布分别为4上,犷?工(2

6、1)二1,(XI⑵二1,且/严恥)二x,0<%<12-x,1

7、卩(9/5)二2-9/5二1/5门(2)二2-2二0必(9/5)二(9/5-1)/4二1/5P2(2)=(2-1/4)=1/43J32J2?*5=杰>较产卄祛側二0〈妙2二I*扌二占所以判^=

8、属丁⑷。同理可知廿2属于;T2。4.假设在某地区切片细胞屮正常(31)和异常(32)两类的先验概率分别为P(31)二0.9,P(32)二0.1。现有一待识别细胞呈现出状态x,由其类条件概率密度分布曲线查得p(x

9、sl)=0・2,p(x

10、o2)=0.4,试对细胞x进行分类解:利用贝叶斯公式,分别计算出状态

11、为X时31与32的后验概率P(q

12、X)=p(N

13、3i)P(3jj-102x0.902x0.9+0.4x01=0.818円>2=1-尸(眄=0.182根据贝叶斯决策有P(wl

14、x)=0.818>P(w2

15、x)=0.182判断为正常细胞,错误率为0.182判断为异常细胞,错误率为0.818因此判定该细胞为止常细胞比较合理5简述贝叶斯判别法的基本思想和方法基本思想:设k个总体GSg,其各自的分布密度函数/I(x),/2(x),---,/A.(x),假设k个总体各口出现的概率分别为44,…S'^•>0,

16、h。设将本来属于q总体的样品错判到总体q时造成的损/=!失为c(.川),i,j=,2,・・・,k。设*个总体GGrG相应的卩维样本空间为r=(R,R2,・・・,rq。在规则/?下,将属于G,的样品错判为q的概率为PUi,R)=£Z(xMxij=1,2,…i工j则这种判别规则下样品错判后所造成的平均损失为KiIR)=幻CUIi)P(ji,/?)]心12…£戶1则用规则R来进行判别所造成的总平均损失为g(R)=》q*(i,R)f=l=t^XC(j

17、z)P(7

18、z,/?)/=1J=l贝叶斯判别

19、法则,就是要选择一种划分知耳…人,使总平均损失g(R)达到极小。基本方法:g(/?)=fg’fc(川)P(川,/?)/=17=1=工4工C(川)Lfi(x)dxi=lj=lJ=XL(工SC(•川OZ(x))t/xJ=1"j/=l令(川)/(x)訥(X),贝I」g的二f社hjgdx1=1j=呵若有另一划分R=(R;,R;,…,R:),g(Rj=gJyx)〃x冃J则在两种划分下的总平均损失之差为kkg(R)-g(R、=[&(x)-乞(x)]dx/=1j=l1j因为在&上屁(x)S何(X)对一切丿成

20、立,故上式小于或等于零,是贝叶斯判别的解。从而得到的划分…,他)为

21、佃=罟卯回6.已知:P(6)0=0.005,PCs)二0.995,p(x二阳丨3])二0・95,p(x二阴

22、3J二0.95,p(x二阳

23、o2)=0.0Lp(x二阴

24、o2)=0.99试计算判断阙值。解:利用贝叶斯公式,有:〃(兀=阳

25、。)卩(®)p(x=阳)卩(兀=阳le)P(®)0.9950.005P(X=阳

26、©)P(Q])+p(X=阳

27、(V2)P((V2)0.95x0.005二0.3230.95x0.005+0.01x0.99

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