【總結(jié)】貝葉斯決策論和參數(shù)估計孟濤2022年4月11日提綱?貝葉斯決策論?最小誤差率分類?分類器、判別函數(shù)及判定面?正態(tài)密度和判別函數(shù)?貝葉斯置信網(wǎng)?最大似然估計?貝葉斯估計貝葉斯決策論?貝葉斯公式?貝葉斯公式的意義?判定的誤差概率?平均誤差概率?四
2024-08-13 07:04
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計將一枚硬幣連拋兩次,則樣本空間是如果我們已經(jīng)知道試驗結(jié)果中“至少出現(xiàn)了一次正面”,問此時{HH,HT,TH,TT}S?記{}{}HT,THA??一次正面一次反面,則1()2PA?()PA?
2024-08-14 07:31
【總結(jié)】引言?隨機事件具有偶然性,在一次試驗中不可事先預知。在相同條件下重復進行多次試驗,即會發(fā)現(xiàn)不同事件發(fā)生的可能性存在大小之分。事件A發(fā)生可能性大小的度量——概率P(A)概率是事件本身具有的屬性,是通過大量重復試驗展現(xiàn)出來的內(nèi)在特征。事件的頻率定義:在相同的條件下,進行了n次試驗,在這
2024-08-18 15:37
【總結(jié)】1ArtificialIntelligence:BayesianNetworks2GraphicalModels?Ifnoassumptionofindependenceismade,thenanexponentialnumberofparametersmustbeestimatedforsoundprobabil
2024-08-02 21:55
【總結(jié)】樸素貝葉斯分類、摘要??????貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇,將首先介紹分類問題,對分類問題進行一個正式的定義。然后,介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后,通過實例討論貝葉斯分類中最簡單的一種:樸素貝葉斯分類。、分類問題綜述
2025-04-08 23:55
【總結(jié)】第二章貝葉斯決策理論§基于最小錯誤率的貝葉斯判別法§基于貝葉斯公式的幾種判別規(guī)則§正態(tài)分布模式的統(tǒng)計決策§概率密度函數(shù)的估計§貝葉斯分類器的錯誤概率1第二章貝葉斯決策理論模式識別的分類問題就是根據(jù)待識客體的特征向量值及其它約束條件
2025-01-10 18:18
【總結(jié)】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()…π()
2025-06-30 04:30
【總結(jié)】三、概率的定義概率是隨機事件發(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.研究隨機現(xiàn)象,不僅關心試驗中會出現(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)計第三講概率的運算法則經(jīng)濟數(shù)學基礎第三節(jié)概率的運算法則一、概率的加法公式二、條件概率三、概率的乘法公式0)(?APA有對任一個事件1)(,???P有對必然事件)()(,,1121??????iiiiAPAPAA??則是兩兩互不相
2024-08-14 10:55
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計公式(全)2012-6-1第1章隨機事件及其概率(1)排列組合公式從m個人中挑出n個人進行排列的可能數(shù)。從m個人中挑出n個人進行組合的可能數(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種方法來完成,則這件事可由m+n種方法來完成。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)風險型決策常用的風險型決策方法:(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)效用決策設不確定型決策問題的狀態(tài)出現(xiàn)的概率為(或)連續(xù)時記為。
2025-02-28 22:15
【總結(jié)】Green公式、Stokes公式、Gauss公式在專業(yè)學科中的應用摘要格林(Green)公式,斯托克斯(Stokes)公式和高斯(Gauss)公式是多元函數(shù)積分學中的三個基本公式,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)量之間的關系,除了在數(shù)學上應用于計算多元函數(shù)積分,在其他領域也有很多重要的應用。本文將主要從這
2025-06-20 07:48
【總結(jié)】一、非參數(shù)經(jīng)驗貝葉斯估計二、參數(shù)經(jīng)驗貝葉斯估計第經(jīng)驗貝葉斯估計0、背景與意義貝葉斯估計存在的問題:先驗分布的確定如何客觀地確定先驗分布?根據(jù)歷史資料數(shù)據(jù)(即經(jīng)驗)確定該問題的先驗分布,其對應的貝葉斯估計稱為經(jīng)驗貝葉斯估計.該方法是由Robbins在1955年提出的.經(jīng)驗貝葉斯估計分類(共
2024-08-13 23:35
【總結(jié)】第二章貝葉斯決策理論,,,2.1引言2.2最小錯誤率貝葉斯決策2.3最小風險貝葉斯決策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)。?使用一個特征亮度對這兩種魚進行表示。?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):鱸魚類標號ω1,鮭魚類標號ω2。鱸魚
2025-03-05 16:28