[패턴인식] 가우시안 정규분포 이용해서 결정규칙 계산하기

 패턴인식을 공부하다 보면 베이즈 결정이론과 가우스 결정규칙에 관한 내용이 나옵니다. 한동안 수학을 안했는데 다시 하려니까 조금 버거운 면도 있지만 문제를 해결했을때 기쁨은 여전한거 같습니다^^. 베이즈 결정이론을 바탕으로 한 결정 규칙을 가우시안 정규분포 식을 이용하여 정리하고 이를 통해 문제를 해결하는 과정을 알아 보겠습니다. 

 막상 수학식이 좀 많이 나와서 눈이 헤롱거리는거 빼고는 자세히 보면 정말 간단한 내용입니다^^. 패턴 인식 처음 접하시는 분들은 많이 도움이 될거라고 생각합니다.

여기까지 공식을 유도한 다음에 가우시안 정규분포 식을 대입해서 다시한번 정리해 주겠습니다.

대부분 책에 보면 식을 유도해 주지 않는 경우가 있는데 수학 오랜만에 접하시면 유도하기 정말 까다로워서.. 쉽지만 유도해 보았습니다. 이제 유도된 공식을 바탕으로 본격적으로 문제를 해결해 보겠습니다.


1. 아래 주어진 예제에 관해서 리스크를 최소화 하는 결정규칙을 나타내라.

위의 주어진 변수를 앞에서 정리해 놓은 식에다 대입만 해주면 됩니다.

 막상 식을 유도하는 부분에서 조금 헷갈리는 부분이 있기는 하지만.. 역시나 수학을 다시시작하는 과정에서 겪는 성장통따위 ㅋㅋㅋ.. 수능 입시 준비 하는 기분으로 최근에 수학을 계속 공부하고 있기는 한데.. 예전처럼 창조적인 수학 풀이 능력이 언제쯔음 나올수 있을까 궁금해 하고 있습니다^^.


 다음에는 EM Algorithm이 무엇인지 알아보고 식을 유도해서 문제를 풀어보도록 하겠습니다.