机器学习-杨鸿宇-作业第一次课后题

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0923 课后题

一、

1.在某个区域中存在两类产品，A类产品是正常产品(w1)，B类产品是有缺陷的

产品(w2)。已知正常产品和有缺陷产品的先验概率分别为 P(w1) = 0.85 以及 P(w2)

= 0.15。现有一个待识别的产品，其检测特征为 x，从类条件概率密度曲线上查

得：正常产品的类条件概率密度 P(x|w1) = 0.25，有缺陷产品的类条件概率密度

P(x|w2) = 0.5，请根据贝叶斯决策理论对该产品进行分类。

2. 假设把正常产品分类为有缺陷产品的风险值是 2，把有缺陷产品分类为正常产

品的风险值是 9，请基于最小风险的决策对其进行分类。

二、

在某个工厂的生产线上，产品的重量服从正态分布

( , )N

 

。现对该生产线上的

产品进行抽样，得到的样本重量数据为：

2.1, 2.5, 2 }.{ .3, 2 4, 2.2X

。假设产品的

标准差

0.1





已知，请使用极大似然估计法估计产品重量的均值



。

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0923课后题一、1.在某个区域中存在两类产品，A类产品是正常产品(w1)，B类产品是有缺陷的产品(w2)。已知正常产品和有缺陷产品的先验概率分别为P(w1)=0.85以及P(w2)=0.15。现有一个待识别的产品，其检测特征为x，从类条件概率密度曲线上查得：正常产品的类条件概率密度P(x|w1)=0.25，有缺陷产品的类条件概率密度P(x|w2)=0.5，请根据贝叶斯决策理论对该产品进行分类。2.假设把正常产品分类为有缺陷产品的风险值是2，把有缺陷产品分类为正常产品的风险值是9，请基于最小风险的决策对其进行分类。二、在某个工厂的生产线上，产品的重量服从正态分布(,)N2。现对该生产线上的...

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