第13回 - 講義ノート

また復習：ベイズ決定則

$g(\mathbf{x})= g_1(\mathbf{x}) - g_2(\mathbf{x}) = \frac{1}{2} \mathbf{x}^t \left( \Sigma_1^{-1}-\Sigma_2^{-1} \right) \mathbf{x}+\left( \Sigma_1^{-1}m_1-\Sigma_2^{-1}m_2 \right) + C$

マハラノビス距離

（４・１１）〜（４・１３）
マハラノビス汎距離（６・１３０）

ベイズ誤り確率

離散ベイズ誤り確率：
$e_B=\sum_{x=0}^n p(x)\left(1-max\{p(\omega_i | x\}\right)$
連続ベイズ誤り確率
$e_B=\int p(x)\left(1-max\{p(\omega_i | x\}\right)dx$
2クラスならば
$e_B=\int p(x)min\{p(\omega_i | x)\}dx$

試験内容

パーセプトロンによる計算
特徴抽出法の評価
- 2種類の特徴抽出法を評価する感じ。
ベイズ決定則とベイズ誤り確率
最尤推定
- 2項分布→多項定理
ないしょ（記述式）

計算がごちゃごちゃするのは嫌い
電卓は役に立たない可能性が高い。