【摘要】......淺談貝葉斯公式及其應(yīng)用摘要貝葉斯公式是概率論中很重要的公式,在概率論的計(jì)算中起到很重要的作用。本文通過對貝葉斯公式進(jìn)行分析研究,同時(shí)也探討貝葉斯公式在醫(yī)學(xué)、市場預(yù)測、信號(hào)估計(jì)、概率推理以及工廠產(chǎn)品檢查等方面的一些
2025-06-20 01:16
【摘要】北方民族大學(xué)信計(jì)學(xué)院第二章貝葉斯決策理論模式識(shí)別理論及應(yīng)用PatternRecognition-MethodsandApplication內(nèi)容目錄第二章貝葉斯決策理論引言基于判別函數(shù)的分類器設(shè)計(jì)基于最小錯(cuò)誤率的Bayes決策基于最小風(fēng)險(xiǎn)的Bayes決策正態(tài)分布的最小錯(cuò)誤率Baye
2024-10-16 21:28
【摘要】§5全概率公式和貝葉斯公式全概率公式和貝葉斯公式SA1A2An…...BA1BA2…...BAn=21nBABABAB???;,,2,1,,,=njijiAAji????.21SAAAn?????定義設(shè)S為試驗(yàn)E的樣本空間,為E的一組事件。若滿足
2025-09-20 19:04
【摘要】聚類(Cluster)?聚類目的在將相似的事物歸類。?聚類分析又稱為“同質(zhì)分組”或者“無監(jiān)督的分類”,指把一組數(shù)據(jù)分成不同的“簇”,每簇中的數(shù)據(jù)相似而不同簇間的數(shù)據(jù)則距離較遠(yuǎn)。相似性可以由用戶或者專家定義的距離函數(shù)加以度量。?好的聚類方法應(yīng)保證不同類間數(shù)據(jù)的相似性盡可能地小,而類內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性盡可能地大。12022/1/4
2024-12-29 12:15
【摘要】Bayesianworks貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Frequentistvs.Bayesian客觀vs.主觀Frequentist(頻率主義者):概率是長期的預(yù)期出現(xiàn)頻率.P(A)=n/N,wherenisthenumberoftimeseventAoccursinNopportunities.“某事發(fā)生的概率是”
2025-02-19 12:56
【摘要】17/18第四章貝葉斯分析BayeseanAnalysis§一、決策問題的表格表示——損失矩陣對無觀察(No-data)問題a=δ可用表格(損失矩陣)替代決策樹來描述決策問題的后果(損失):……π()…π()…
2025-06-26 10:20
【摘要】貝葉斯決策模型及實(shí)例分析一、貝葉斯決策的概念貝葉斯決策,是先利用科學(xué)試驗(yàn)修正自然狀態(tài)發(fā)生的概率,在采用期望效用最大等準(zhǔn)則來確定最優(yōu)方案的決策方法。風(fēng)險(xiǎn)型決策是根據(jù)歷史資料或主觀判斷所確定的各種自然狀態(tài)概率(稱為先驗(yàn)概率),然后采用期望效用最大等準(zhǔn)則來確定最優(yōu)決策方案。這種決策方法具有較大的風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)楦鶕?jù)歷史資料或主觀判斷所確定的各種自然狀態(tài)概率沒有經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證。為了降
2025-06-29 17:23
【摘要】模式識(shí)別——貝葉斯決策理論馬勤勇一最簡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)特征亮度對這兩種魚進(jìn)行表示。?新來了一條魚特征是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
2025-03-04 14:22
【摘要】課前思考?機(jī)器自動(dòng)識(shí)別分類,能不能避免錯(cuò)分類??怎樣才能減少錯(cuò)誤??不同錯(cuò)誤造成的損失一樣嗎??先驗(yàn)概率,后驗(yàn)概率,概率密度函數(shù)??什么是貝葉斯公式??正態(tài)分布?期望值、方差??正態(tài)分布為什么是最重要的分布之一?學(xué)習(xí)指南?理解本章的關(guān)鍵?要正確理解先驗(yàn)概率,類概率密度函數(shù),后驗(yàn)
2025-02-06 05:59
【摘要】框架單目標(biāo)決策多屬性決策個(gè)體決策群組決策不確定型決策風(fēng)險(xiǎn)型決策貝葉斯決策簡單線性加權(quán)法理想解方法及改進(jìn)層次分析法等沖突分析集體決策社會(huì)選擇理論專家咨詢方法博弈分析談判決策風(fēng)險(xiǎn)性決策與貝葉斯決策
2025-02-17 12:45
【摘要】貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一系列變量的聯(lián)合概率分布的圖形表示?! ∫话惆瑑蓚€(gè)部分,一個(gè)就是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,這是一個(gè)有向無環(huán)圖(DAG),其中圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表相應(yīng)的變量,節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系代表了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件獨(dú)立語義。另一部分,就是節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的條件概率表(CPT),也就是一系列的概率值。如果一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了足夠的條件概率值,足以計(jì)算任何給定的聯(lián)合概率,我們就稱,它是
2025-06-29 14:40
【摘要】第二章基于貝葉斯決策理論的分類器ClassifiersBasedonBayesDecisionTheory§1引言§2Bayes決策理論最小錯(cuò)誤率的貝葉斯決策最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策§3Bayes分類器和判別函數(shù)§4正態(tài)分布的
2025-03-10 14:15
【摘要】第2章貝葉斯決策理論,2.0基本概念2.1最小錯(cuò)誤概率的Bayes決策2.2最小風(fēng)險(xiǎn)的Bayes決策2.3Neyman-Pearson決策2.4Bayes估計(jì)和Bayes學(xué)習(xí)2.5正態(tài)分布時(shí)的Baye...
2024-11-17 22:47
【摘要】基于最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策?問題的提出:風(fēng)險(xiǎn)的概念?風(fēng)險(xiǎn)與損失緊密相連,如病情診斷、商品銷售、股票投資等問題?日常生活中的風(fēng)險(xiǎn)選擇,即所謂的是否去冒險(xiǎn)?最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策正是考慮各種錯(cuò)誤造成損失不同而提出的一種決策規(guī)則?對待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度:“寧可錯(cuò)殺一千,也不放走一個(gè)”以決策論的觀點(diǎn)?決策空間:所有可能采取的
2025-03-09 12:50
2025-03-10 14:22