【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)】1第四節(jié)2全概率公式和貝葉斯公式主要用于計算比較復(fù)雜事件的概率,它們實質(zhì)上是加法公式和乘法公式的綜合運用.綜合運用加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)A、B互不相容乘法公式P(AB)=P(A)P(B|A)P(A)03設(shè)nAAA,,,21?為一個
2024-08-13 14:06
【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)險型決策常用的風(fēng)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(shè)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)】西南財經(jīng)大學(xué)天府學(xué)院§全概率公式與貝葉斯公式一、全概率公式二、貝葉斯公式1西南財經(jīng)大學(xué)天府學(xué)院西南財經(jīng)大學(xué)天府學(xué)院例1有三個箱子,分別編號為1,2,3,1號箱裝有1個紅球4個白球,2號箱裝有2紅3白球,3號箱裝有3紅球.某人從三箱中任取一箱,從中任意摸出一球,求取得紅球的概率.解:記Ai={球取自i號箱},
2025-05-03 18:43
【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(fēng)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(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ω1,鮭魚類標(biāo)號ω2。鱸魚
2025-03-05 16:28
【總結(jié)】貝葉斯空間計量模型一、采用貝葉斯空間計量模型的原因殘差項可能存在異方差,而?ML?估計方法的前提是同方差,因此,當(dāng)殘差項存在異方差時,采用?ML?方法估計出的參數(shù)結(jié)果不具備穩(wěn)健性。二、貝葉斯空間計量模型的估計方法(一)待估參數(shù)對于空間計量模型(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()…
2024-10-25 00:52
【總結(jié)】第二章貝葉斯決策理論?引言?最小錯誤率貝葉斯決策???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?貝葉斯決策是統(tǒng)計決策理論的基本方法,它的基本假定是分類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–每一類的概率分布–類條件概率密度
2025-01-14 02:31
【總結(jié)】課前思考?機器自動識別分類,能不能避免錯分類??怎樣才能減少錯誤??不同錯誤造成的損失一樣嗎??先驗概率,后驗概率,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?要正確理解先驗概率,類概率密度函數(shù),后驗
2025-02-06 05:59
【總結(jié)】正態(tài)模型單參數(shù)經(jīng)驗貝葉斯估計劉榮玄(井岡山學(xué)院數(shù)理學(xué)院江西吉安343009)摘要:依據(jù)經(jīng)驗貝葉斯估計的思想方法,研究在平方損失函數(shù)下,正態(tài)模型單參數(shù)的經(jīng)驗貝葉斯(EB)估計問題.先將理論貝葉斯估計用的邊際分布密度函數(shù)及該分布密度函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)表示出來,再利用過去樣本值和當(dāng)前值,采用密度函數(shù)的核估計方法構(gòu)造相應(yīng)的函數(shù)代替理論貝葉斯估計中的函數(shù),得到參數(shù)的經(jīng)驗貝葉
2025-06-24 18:06
【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)推動了
2025-01-12 13:31
【總結(jié)】模式識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進(jìn)一步基于最小錯誤貝葉斯決策分類器的種種情況本節(jié)重點?什么叫正態(tài)分布?高斯分布的表達(dá)式?如
2025-04-30 12:09