Phân Tích Bayes Theo Chuẩn L1Trong thực tế có nhiều vấn đề đòi hỏi chúng ta phải giải quyết bài toán phân loại và phân biệt các tổng thể H và H , do đó vấn đề này được rất nhiều nhà toán học quan tâm trên lý thuyết cũng như ứng dụng. Có rất nhiều phương pháp để giải quyết 1 2 bài toán phân loại đã được đề cập chẳng hạn phương pháp phân loại dựa vào phương pháp phân tích phân biệt của R.A. Fisher (1936), tiêu chuẩn tỷ số hợp lý của T.W. Aderson (1984) [1], phương pháp sai số Bayes đề cập bởi T.P. Logan (1993) và cũng được nhắc đến bởi nhóm tác giả Pham-Gia, N. Tukkan và A. Bekker (2006) [6],…Trong số đó phương pháp Bayes được xem là có hiệu quả hơn hết vì nó tính được xác suất sai lầm trong quá trình phân loại. Trong bài toán phân loại và phân biệt, nghiên cứu sai lầm luôn là vấn đề quan trọng được đặt ra vì nó là tiêu chuẩn để đánh giá việc giải quyết bài toán tốt hay không. Số đo trong phương pháp Bayes gọi là sai số Bayes ( ) Pe và phân loại là tốt nhất khi sai số Bayes là nhỏ nhất. Hơn nữa các tiêu chuẩn phân loại bài toán còn dựa trên sự đánh giá khoảng cách giữa các phần tử hay hàm mật độ xác suất, do đó việc chọn một khoảng cách thích hợp thuận lợi trong xử lý và tính toán luôn được quan tâm đặc biệt. Luận văn thạc sĩ toán học Chuyên ngành Toán Giải Tích Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. Đặng Đức Trọng Tác giả: Cao Thị Hồng Nhung Số trang: 92 Kiểu file: PDF Ngôn ngữ: Tiếng Việt Đại học sư phạm TP. Hồ Chí Minh 2012 Link Download http://nitroflare.com/view/D9CDEF3B0BFECF9https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
