【總結】§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,假設每個球被取到的可能性相同.若已知取到的球是白球,問它是木球的概率是多少?設A表示任取一球,取得白球;B表示
2025-01-27 00:53
【總結】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】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】貝葉斯網(wǎng)絡初步內(nèi)容提綱?何謂貝葉斯網(wǎng)絡??貝葉斯網(wǎng)絡的語義?條件分布的有效表達?貝葉斯網(wǎng)絡中的精確推理?貝葉斯網(wǎng)絡中的近似推理?課后習題、編程實現(xiàn)及研讀論文何謂貝葉斯網(wǎng)絡?A.貝葉斯網(wǎng)絡的由來B.貝葉斯網(wǎng)絡的定義C.貝葉斯網(wǎng)絡的別名D.獨立和條件獨立E.貝葉斯網(wǎng)絡示例
2025-09-19 09:50
【總結】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】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】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,當殘差項存在異方差時,采用?ML?方法估計出的參數(shù)結果不具備穩(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】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
2025-08-05 10:55
【總結】參數(shù)估計2/8/2023第1頁1、統(tǒng)計決策?一、統(tǒng)計決策的三個要素1樣本空間和分布族設總體X的分布函數(shù)為F(x。?),?是未知參數(shù),若設X1,…,Xn是來自總體X的一個樣本,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2/8/2023第2頁2決策
2025-01-22 07:36
【總結】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】(ConditionalProbability)ABAB()B?()AB?()A??()n?拋擲一顆骰子,觀察出現(xiàn)的點數(shù)A={出現(xiàn)的點數(shù)是奇數(shù)}={1,3,5}B={出現(xiàn)的點數(shù)不超過3}={1,2,3}若已知出現(xiàn)的點數(shù)不超過3,求出現(xiàn)的點數(shù)是奇數(shù)的概率.即事件B已發(fā)生,求事
2025-05-09 00:32
【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...
2025-10-11 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】MCMC方法??一、貝葉斯統(tǒng)計的框架分析困難:后驗分布是復雜的、高維的分布解決方法:馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法后驗分布先驗信息似然函數(shù)?目前,MCMC已經(jīng)成為一種處理復雜統(tǒng)計問題的特別流行的工具,尤其在經(jīng)常需要復雜的高維積分運算的貝葉斯分析領域更是如此。在那里,高
2025-01-19 09:54
【總結】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()…