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A Bayes Algorithm for the Multitask Pattern Recognition Problem ― Direct Approach

机译:用于多任务模式识别问题的贝叶斯算法-直接法

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摘要

The paper presents algorithms of the multitask recognition for the direct approach. First one, with full probabilistic information and second one, algorithms with learning sequence. Algorithm with full probabilistic information was working on basis of Bayes decision theory. Full probabilistic information in a pattern recognition task, denotes a knowledge of the classes probabilities and the class-conditional probability density functions. Optimal algorithm for the selected loss function will be presented. Some tests for algorithm with learning were done.
机译:本文提出了用于直接方法的多任务识别算法。第一个具有完整的概率信息,第二个具有学习序列的算法。具有充分概率信息的算法正在贝叶斯决策理论的基础上工作。模式识别任务中的全部概率信息表示类概率和类条件概率密度函数的知识。将介绍所选损失函数的最佳算法。完成了一些学习算法测试。

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