Метод максимума правдоподобия

При статистически независимых признаках существенно упрощается решение задач распознавания. В частности, при оценивании распределений вместо многомерных плотностей вероятности достаточно оценить одномерных плотностей

В связи с этим рассмотренные нами примеры одномерных распределений не только носят иллюстративный характер, но могут непосредственно использоваться при решении практических задач, если есть убедительные основания считать признаки, характеризующие объекты распознавания, статистически независимыми. При этом

и формула Байеса, используемая для вычисления апостериорной вероятности принадлежности объекта с признаками образу , принимает вид

Встречаются практические приложения теории распознавания, когда признаки считают статистически независимыми без веских на то оснований, а то и зная, что на самом деле признаки (хотя бы часть из них) взаимозависимы. Это делается для упрощения процедур обучения и распознавания в ущерб " качеству" (вероятности ошибок), если этот ущерб можно признать приемлемым.

Особенно заметно упрощение процедуры распознавания по методу Байеса, если признаки принимают двоичные значения. В этом случае обучение состоит в построении следующей таблицы:

					...
					...
					...
					...
. . .	. . .	. . .	. . .	. . .	. . .	. . .
					...

Здесь , .

Если не очень велико, то отнесение неизвестного объекта к тому или иному образу настолько упрощается, что зачастую нет необходимости использовать компьютер, достаточно калькулятора, а в крайнем случае можно осуществить расчёт вручную. Только необходимо иметь заранее подготовленную таблицу со значениями (точнее, с их оценками). Если у неизвестного объекта выявлено наличие тех или иных признаков, то для каждого из образов в соответствующей строке таблицы выбираются те , которые связаны с этими признаками, и перемножаются. Объект относят к тому классу, произведение для которого получилось максимальным. При этом, конечно, осуществляется домножение на априорные вероятности, а нормировку апостериорных вероятностей можно не осуществлять, т.к. она не влияет на результат выбора максимума по .

Если признаки дискретны, но многозначны, то к двоичным значениям нетрудно перейти путём специальной двоичной кодировки.

1.15 Распознавание при неизвестных априорных вероятностях
образов

могут быть неизвестны по многим причинам, в частности, если они являются неизвестными функциями времени или каких-либо неконтролируемых обстоятельств, условий. В этом случае использовать байесовское решающее правило невозможно. Вместо риска потерь (в частном случае средней вероятности ошибок распознавания) приходится иметь дело с вектором (в частном случае ).