【總結(jié)】貝葉斯分析BayeseanAnalysis§一、決策問(wèn)題的表格表示——損失矩陣對(duì)無(wú)觀察(No-data)問(wèn)題a=δ可用表格(損失矩陣)替代決策樹來(lái)描述決策問(wèn)題的后果(損失):……π()…π()…π()
2025-06-30 04:30
【總結(jié)】三、概率的定義概率是隨機(jī)事件發(fā)生可能性大小的度量事件發(fā)生的可能性越大,概率就越大!大小,也就是事件的概率.研究隨機(jī)現(xiàn)象,不僅關(guān)心試驗(yàn)中會(huì)出現(xiàn)哪些事件,更重要的是想知道事件出現(xiàn)的可能性1.概率的統(tǒng)計(jì)定義(1)頻率即nnAfAn?)(在相同條件下
2025-05-01 02:28
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第三講概率的運(yùn)算法則經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第三節(jié)概率的運(yùn)算法則一、概率的加法公式二、條件概率三、概率的乘法公式0)(?APA有對(duì)任一個(gè)事件1)(,???P有對(duì)必然事件)()(,,1121??????iiiiAPAPAA??則是兩兩互不相
2025-08-05 10:55
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)公式(全)2012-6-1第1章隨機(jī)事件及其概率(1)排列組合公式從m個(gè)人中挑出n個(gè)人進(jìn)行排列的可能數(shù)。從m個(gè)人中挑出n個(gè)人進(jìn)行組合的可能數(shù)。(2)加法和乘法原理加法原理(兩種方法均能完成此事):m+n某件事由兩種方法來(lái)完成,第一種方法可由m種方法完成,第二種方法可由n種方法來(lái)完成,則這件事可由m+n種方法來(lái)完成。乘法原理
2025-06-23 01:54
【總結(jié)】現(xiàn)代信息決策方法2-5貝葉斯決策第三節(jié)風(fēng)險(xiǎn)型決策常用的風(fēng)險(xiǎn)型決策方法:(一)最大可能法(二)期望值決策(三)決策樹決策(四)貝葉斯決策(五)效用決策設(shè)不確定型決策問(wèn)題的狀態(tài)出現(xiàn)的概率為(或)連續(xù)時(shí)記為。
2025-02-28 22:15
【總結(jié)】Green公式、Stokes公式、Gauss公式在專業(yè)學(xué)科中的應(yīng)用摘要格林(Green)公式,斯托克斯(Stokes)公式和高斯(Gauss)公式是多元函數(shù)積分學(xué)中的三個(gè)基本公式,它們分別建立了曲線積分與二重積分、曲面積分與三重積分、曲線積分和曲面積分的聯(lián)系。它們建立了向量的散度與通量、旋度與環(huán)量之間的關(guān)系,除了在數(shù)學(xué)上應(yīng)用于計(jì)算多元函數(shù)積分,在其他領(lǐng)域也有很多重要的應(yīng)用。本文將主要從這
2025-06-20 07:48
【總結(jié)】一、非參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)二、參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)第經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)0、背景與意義貝葉斯估計(jì)存在的問(wèn)題:先驗(yàn)分布的確定如何客觀地確定先驗(yàn)分布?根據(jù)歷史資料數(shù)據(jù)(即經(jīng)驗(yàn))確定該問(wèn)題的先驗(yàn)分布,其對(duì)應(yīng)的貝葉斯估計(jì)稱為經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì).該方法是由Robbins在1955年提出的.經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)分類(共
2025-08-04 23:35
【總結(jié)】第二章貝葉斯決策理論,,,2.1引言2.2最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策2.3最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策2.4正態(tài)分布下的貝葉斯決策,2.1引言,統(tǒng)計(jì)決策理論是根據(jù)每一類總體的概率分布決定未知類別的樣本屬于哪一類貝葉斯...
2024-10-20 20:29
【總結(jié)】模式識(shí)別——貝葉斯決策理論馬勤勇一最簡(jiǎn)單的貝葉斯分類算法?還使用前面的例子:鱸魚(seabass)和鮭魚(salmon)。?使用一個(gè)特征亮度對(duì)這兩種魚進(jìn)行表示。?新來(lái)了一條魚特征是x(亮度),怎么根據(jù)特征x確定它到底是鱸魚ω1還是鮭魚ω2??已知數(shù)據(jù):鱸魚類標(biāo)號(hào)ω1,鮭魚類標(biāo)號(hào)ω2。鱸魚
2025-03-05 16:28
【總結(jié)】貝葉斯空間計(jì)量模型一、采用貝葉斯空間計(jì)量模型的原因殘差項(xiàng)可能存在異方差,而?ML?估計(jì)方法的前提是同方差,因此,當(dāng)殘差項(xiàng)存在異方差時(shí),采用?ML?方法估計(jì)出的參數(shù)結(jié)果不具備穩(wěn)健性。二、貝葉斯空間計(jì)量模型的估計(jì)方法(一)待估參數(shù)對(duì)于空間計(jì)量模型(以空間自回歸模型為例)y
2025-06-24 20:01
【總結(jié)】17/18第四章貝葉斯分析BayeseanAnalysis§一、決策問(wèn)題的表格表示——損失矩陣對(duì)無(wú)觀察(No-data)問(wèn)題a=δ可用表格(損失矩陣)替代決策樹來(lái)描述決策問(wèn)題的后果(損失):……π()…π()…
【總結(jié)】(ConditionalProbability)ABAB()B?()AB?()A??()n?拋擲一顆骰子,觀察出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)A={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)是奇數(shù)}={1,3,5}B={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)不超過(guò)3}={1,2,3}若已知出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)不超過(guò)3,求出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)是奇數(shù)的概率.即事件B已發(fā)生,求事
2025-05-09 00:32
【總結(jié)】總復(fù)習(xí)公式第一章ABBABA包含于且包含于:相等關(guān)系?同時(shí)發(fā)生:積事件BABA,?中至少有一個(gè)發(fā)生和:和事件BABA?發(fā)生發(fā)生必然導(dǎo)致:包含關(guān)系BABA?AAAA記為的對(duì)立事件為:對(duì)立事件,??????AAAA?BAABBABA????:對(duì)偶律BBAAABBA????則吸收律,:不發(fā)生發(fā)生但:或差事件
2025-08-05 08:56
【總結(jié)】1乘法公式2由條件概率的定義:即若P(B)0,則P(AB)=P(B)P(A|B)(2))()()|(BPABPBAP?而P(AB)=P(BA)二、乘法公式若已知P(B),P(A|B)時(shí),可以反求P(AB).將A、B的位置對(duì)調(diào),有故若P(
2025-07-23 17:03
2024-10-25 00:52