《模式分类》第二版的配套资料,提供英文原版课后习题解答,帮助读者深入理解模式识别理论与应用。
《模式分类》(第二版)由R. O. Duda, P. E. Hart 和D. G. Stork编写,是一本关于模式识别领域的经典教材。本书详细介绍了各种模式分类方法和技术,并提供了大量实例帮助读者理解和应用这些理论知识。对于希望深入学习和研究模式分类的学生和研究人员来说,《模式分类》(第二版)是一个非常有价值的资源。
本书为《Pattern Classification》(Second Edition)的配套资料,提供全面且详细的习题解答,适用于深入学习模式识别与统计分类理论的学生和研究人员。
由于ROC曲线的对称性属性,点 (Phit, Pfalse) 和点 (1 − Phit, 1 − Pfalse) 将通过对应于某个固定 d 的同一条曲线。对于情况 B,(0.1, 0.3) 同样是 ROC 曲线上的一点,并且该点与 (0.9, 0.7) 相连。结合图2.20中的信息,我们可以将这个点与情况 A 中的 (0.8, 0.3) 进行比较,从而得出情况 A 的判别力 d 更高。
两种不同的阈值并没有提供额外的信息,并且只通过一个观察结果就能传达同样的信息。正如在(a)部分中解释的那样,这种结果无法让我们确定 da。
可以看出,在某些 n 下,如果 s 较小,则比率也较小;而当 s 较大时,比率则较大。这表明随着 n 的增加,若前 n 次测试中 x 不太可能是 1(即 s 小),那么在第 (n + 1) 次测试中它也不太可能为 1,并且因此 s 继续保持较小的值;相反地,如果在前 n 次测试中有较多的 1 而较少的 0(即较大的 s 值),则在第 (n + 1) 次测试中 x 很可能是 1,从而使得 s 的值仍然较大。