【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(shù)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)】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(lèi)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
【總結(jié)】貝葉斯決策論和參數(shù)估計(jì)孟濤2022年4月11日提綱?貝葉斯決策論?最小誤差率分類(lèi)?分類(lèi)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(jì)?貝葉斯估計(jì)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
2025-08-04 07:04
【總結(jié)】§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(mǎn)足
2024-09-29 19:04
【總結(jié)】聚類(lèi)(Cluster)?聚類(lèi)目的在將相似的事物歸類(lèi)。?聚類(lèi)分析又稱(chēng)為“同質(zhì)分組”或者“無(wú)監(jiān)督的分類(lèi)”,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(hù)或者專(zhuān)家定義的距離函數(shù)加以度量。?好的聚類(lèi)方法應(yīng)保證不同類(lèi)間數(shù)據(jù)的相似性盡可能地小,而類(lèi)內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性盡可能地大。12022/1/4
2024-12-29 12:15
【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(lèi)總體的概率分布決定未知類(lèi)別的樣本屬于哪一類(lèi)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(lèi)算法?還使用前面的例子:鱸魚(yú)(seabass)和鮭魚(yú)(salmon)。?使用一個(gè)特征亮度對(duì)這兩種魚(yú)進(jìn)行表示。?新來(lái)了一條魚(yú)特征是x(亮度),怎么根據(jù)特征x確定它到底是鱸魚(yú)ω1還是鮭魚(yú)ω2??已知數(shù)據(jù):鱸魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω1,鮭魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω2。鱸魚(yú)
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(shù)來(lái)描述決策問(wèn)題的后果(損失):……π()…π()…
2024-10-25 00:52
【總結(jié)】第二章貝葉斯決策理論?引言?最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策???統(tǒng)計(jì)決策理論是根據(jù)每一類(lèi)總體的概率分布決定未知類(lèi)別的樣本屬于哪一類(lèi)?貝葉斯決策是統(tǒng)計(jì)決策理論的基本方法,它的基本假定是分類(lèi)決策是在概率空間中進(jìn)行的,并且以下概率分布是已知的–每一類(lèi)的概率分布–類(lèi)條件概率密度
2025-01-14 02:31
【總結(jié)】課前思考?機(jī)器自動(dòng)識(shí)別分類(lèi),能不能避免錯(cuò)分類(lèi)??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(lèi)概率密度函數(shù),后驗(yàn)
2025-02-06 05:59
【總結(jié)】WangHongYunApr-2022斯倫貝謝隨鉆測(cè)量與地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù)內(nèi)容概述?隨鉆測(cè)量(MWD)?隨鉆測(cè)井(LWD)?地質(zhì)導(dǎo)向(GeoSteering)MWD傳輸方式SLBMWD工具選擇?PowerPulse*MWD工具–包括”,”,9”,”工具–適用于
2025-05-04 23:35
【總結(jié)】第2章貝葉斯決策理論?引言?幾種常用的決策規(guī)則?基于最小錯(cuò)誤率的貝葉斯決策?基于最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策?限定一類(lèi)錯(cuò)誤率,使另一類(lèi)錯(cuò)誤率最小?最小最大決策?分類(lèi)器、判別函數(shù)及決策面?正態(tài)分布時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策引言?模式識(shí)別的目的就是要確定某一個(gè)給定的模式樣本屬于哪
2025-03-07 21:51
【總結(jié)】北京第七章貝葉斯分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)圖形繪制圖片處理圖表設(shè)計(jì)典型案例*貝葉斯決策論1346Contents目錄*25極大似然估計(jì)樸素貝葉斯分類(lèi)器半樸素貝葉斯分類(lèi)器貝葉斯網(wǎng)EM算法機(jī)器學(xué)習(xí)
2025-08-16 00:11