【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
2024-08-14 10:55
【總結(jié)】貝葉斯估計(jì)BayesEstimation數(shù)理統(tǒng)計(jì)課題組例子:?某人打靶,打了5槍,槍槍中靶,?問(wèn):此人槍法如何??某人打靶,打了500槍,槍槍中靶,?問(wèn):此人槍法如何??經(jīng)典方法:極大似然估計(jì):100%?但是:……幾個(gè)學(xué)派(1)?經(jīng)典學(xué)派:頻率學(xué)派,抽樣學(xué)派?帶頭
2024-07-30 12:43
【總結(jié)】4貝葉斯估計(jì)方法Bayes推理的提出Bayes推理的基本思想Bayes推理公式Bayes推理應(yīng)用實(shí)例基于Bayes推理的數(shù)據(jù)融合方法融合實(shí)例Bayes推理的缺點(diǎn)2Bayes推理的提出貝葉斯ThomasBayes英國(guó)數(shù)學(xué)家。1702年出生于倫敦,做過(guò)神
2025-05-07 01:38
【總結(jié)】第一節(jié)貝葉斯推斷方法第二節(jié)貝葉斯決策方法第十一章貝葉斯估計(jì)第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計(jì)學(xué)家耐曼(-1981)高度概括了在統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息:1.總體信息,即總體分布或所屬分布族給我們的信息。譬如“總體視察指數(shù)分布”或“總體是正態(tài)
2025-05-07 01:39
【總結(jié)】物聯(lián)網(wǎng)系數(shù)據(jù)處理與智能決策解迎剛物聯(lián)網(wǎng)系Tel:136911179392智慧知識(shí)信息數(shù)據(jù)智能決策數(shù)據(jù)處理物聯(lián)網(wǎng)感知為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)處理的要求和方法物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動(dòng)了
2025-01-12 13:31
【總結(jié)】模式識(shí)別徐蔚然北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院本節(jié)和前節(jié)的關(guān)系?上節(jié):基本概念?階段性的總結(jié)?本節(jié):概念具體化?結(jié)合一種比較典型的概率分布來(lái)進(jìn)一步基于最小錯(cuò)誤貝葉斯決策分類器的種種情況本節(jié)重點(diǎn)?什么叫正態(tài)分布?高斯分布的表達(dá)式?如
2025-04-30 12:09
【總結(jié)】引言?隨機(jī)事件具有偶然性,在一次試驗(yàn)中不可事先預(yù)知。在相同條件下重復(fù)進(jìn)行多次試驗(yàn),即會(huì)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(guò)大量重復(fù)試驗(yàn)展現(xiàn)出來(lái)的內(nèi)在特征。事件的頻率定義:在相同的條件下,進(jìn)行了n次試驗(yàn),在這
2024-08-18 15:37
【總結(jié)】§條件概率引例袋中有7只白球,3只紅球,白球中有4只木球,3只塑料球。紅球中有2只木球,1只塑料球.現(xiàn)從袋中任取1球,假設(shè)每個(gè)球被取到的可能性相同.若已知取到的球是白球,問(wèn)它是木球的概率是多少?設(shè)A表示任取一球,取得白球;B表示
2025-01-27 00:53
【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(chǔ),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(wèn)題,對(duì)分類問(wèn)題進(jìn)行一個(gè)正式的定義。然后,介紹貝葉斯分類算法的基礎(chǔ)——貝葉斯定理。最后,通過(guò)實(shí)例討論貝葉斯分類中最簡(jiǎn)單的一種:樸素貝葉斯分類。、分類問(wèn)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(cuò)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(jì)決策§概率密度函數(shù)的估計(jì)§貝葉斯分類器的錯(cuò)誤概率1第二章貝葉斯決策理論模式識(shí)別的分類問(wèn)題就是根據(jù)待識(shí)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(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)】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)】參數(shù)估計(jì)2/8/2023第1頁(yè)1、統(tǒng)計(jì)決策?一、統(tǒng)計(jì)決策的三個(gè)要素1樣本空間和分布族設(shè)總體X的分布函數(shù)為F(x。?),?是未知參數(shù),若設(shè)X1,…,Xn是來(lái)自總體X的一個(gè)樣本,則樣本所有可能值組成的集合稱為樣本空間,記為X參數(shù)估計(jì)2/8/2023第2頁(yè)2決策
2025-01-22 07:36
【總結(jié)】§4條件概率與乘法公式一、條件概率定義在已知事件B發(fā)生的條件下,事件A發(fā)生的概率稱為條件概率,記為()PAB.且當(dāng)()0PB?時(shí),()()()PABPABPB?.條件概率的計(jì)算方法⑴公式法:()()()PABPABPB
2024-08-01 17:11