【總結】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】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】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
【總結】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？學習指南?理解本章的關鍵?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】參數(shù)估計兩種總體分布未知的情形?總體分布的形式是已知的，但其中包含未知參數(shù)。我們的任務是通過樣本來估計這些未知參數(shù)－參數(shù)估計問題?總體分布的形式是未知的。我們的任務是通過樣本來估計總體的分布－非參數(shù)估計問題。?本課程只討論參數(shù)估計問題。．未知，的指數(shù)分布，其中參數(shù)是服從參數(shù)為設總體0????X
2025-05-06 18:02
【總結】第六章參數(shù)估計第六章參數(shù)估計上課提綱：一、中心極限定理和大數(shù)定理二、參數(shù)區(qū)間估計和點估計的原理三、參數(shù)估計的三個條件四、區(qū)間估計和點估計的計算方法五、例題分析難點：參數(shù)估計的原理重點：參數(shù)估計的方法（尤其與統(tǒng)計假設檢驗的聯(lián)系）ns
【總結】1第七章參數(shù)估計§參數(shù)的點估計概念§估計量的評選標準§參數(shù)的區(qū)間估計2§參數(shù)的點估計概念定義設總體X的分布函數(shù)的形式已知，它的一個或多個參數(shù)未知，根據(jù)總體X的一個樣本X1,X2,…,Xn來估計總體未知參數(shù)的真值稱為參數(shù)的點估計。定義設總體X
2025-05-05 12:03
【總結】衛(wèi)生統(tǒng)計學（第五版）流行病學與衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室第五章參數(shù)估計基礎第一節(jié)抽樣分布與抽樣誤差第二節(jié)t分布第三節(jié)總體均數(shù)及總體概率的估計抽樣研究的目的就是要用樣本信息來推斷相應總體的特征，這一過程稱為統(tǒng)計推斷。統(tǒng)計推斷包括兩方面：參數(shù)估計和
【總結】武漢大學電子信息學院第二章貝葉斯決策理論模式識別理論及應用PatternRecognition-MethodsandApplication內容目錄第二章貝葉斯決策理論引言基于判別函數(shù)的分類器設計基于最小錯誤率的Bayes決策基于最小風險的Bayes決策正態(tài)分布的最小錯誤率B
2025-01-06 10:18
【總結】第2章貝葉斯決策理論?引言?幾種常用的決策規(guī)則?基于最小錯誤率的貝葉斯決策?基于最小風險的貝葉斯決策?限定一類錯誤率，使另一類錯誤率最小?最小最大決策?分類器、判別函數(shù)及決策面?正態(tài)分布時的統(tǒng)計決策引言?模式識別的目的就是要確定某一個給定的模式樣本屬于哪
2025-03-07 21:51
【總結】1主要內容?系統(tǒng)決策概述?定義與特點?問題與模型?系統(tǒng)決策的分類?系統(tǒng)決策的步驟?系統(tǒng)決策的原則?確定型決策方法?定義與條件?決策方法——線性規(guī)劃法?完全不確定型決策方法?五種決策原則?風險型決策方法?最大可能法?決策表法
2025-01-15 02:30
【總結】正態(tài)模型單參數(shù)經驗貝葉斯估計劉榮玄（井岡山學院數(shù)理學院江西吉安343009）摘要：依據(jù)經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)的一階導數(shù)表示出來，再利用過去樣本值和當前值，采用密度函數(shù)的核估計方法構造相應的函數(shù)代替理論貝葉斯估計中的函數(shù)，得到參數(shù)的經驗貝葉
2025-06-24 18:06
【總結】框架單目標決策多屬性決策個體決策群組決策不確定型決策風險型決策貝葉斯決策簡單線性加權法理想解方法及改進層次分析法等沖突分析集體決策社會選擇理論專家咨詢方法博弈分析談判決策風險性決策與貝葉斯決策
2025-02-17 12:45
【總結】物聯(lián)網系數(shù)據(jù)處理與智能決策解迎剛物聯(lián)網系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)網感知為什么要進行數(shù)據(jù)預處理、如何對數(shù)據(jù)進行預處理數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)處理的要求和方法物聯(lián)網技術物聯(lián)網技術推動了
2025-01-12 13:31
【總結】模式識別PatternClassification第四章:參數(shù)估計統(tǒng)計決策法參數(shù)估計?原理?對于絕大多數(shù)的識別問題，類概率密度函數(shù)已知的條件并不成立，而通常只知類概率密度的函數(shù)形式，其參數(shù)未知。?參數(shù)估計法即是利用學習樣本來估計類概率密度參數(shù)的方法。3AppliedPattern
2025-01-06 10:15
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