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2017年4月9日日曜日

はじパタ第3章 ベイズの識別規則

 平井有三先生の「はじめてのパターン認識」を読んでいる。今日は第3章を読んだ。


 
面白かったところ
  • ベイズのMAP推定のところで、事後確率 = 修正項 × 事前確率というのは当然知っていたけど、修正項のところの概念的な意味づけが面白かった。
  • 図3.1 識別境界とベイズ誤り率、図3.6 ROC曲線と等損失直線群の図が考えさせられた。特に図3.6では最適動作点を探す方法を新しく知れたのでよかった。
  • 尤度比のところの話は単純に式変形としてみるのではなく、何を意味しているのかを考えてみると面白かった。

チェックリスト
  • ベイズの最大事後確率に基づく識別規則を式を書いて説明せよ。
    • 尤度比を使って識別規則を表現せよ。
  • ベイズの識別規則の誤り率を計算せよ。(2クラス識別で)
  • 誤りを犯すことによって発生する危険性がクラスによって異なる事例を述べよ。
    • そういう場合はどうすればよいか?
  • リジェクトとはなにか?
  • ROCカーブはどのようにプロットするか説明せよ。
  • 以下の語句の意味を説明せよ。
    • false positive rate
    • true positive rate
    • precision
    • recall
    • accuracy
    • F-measure
  • AUCとは何か?
    • とりうる値は?どういう値だといい?
  • ROCカーブから最適動作点はどうやって選べばよいか?

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