【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()…
2025-06-24 20:01
【總結(jié)】 貝葉斯估計與貝葉斯學(xué)習(xí) 貝葉斯估計與貝葉斯學(xué)習(xí) 貝葉斯估計是概率密度估計的一種參數(shù)估計,它將參數(shù)估計看成隨機變量,它需要根據(jù)觀測數(shù)據(jù)及參數(shù)鮮艷概率對其進行估計。 一貝葉斯估計(1)貝葉斯估計...
2024-09-29 20:31
【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第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計學(xué)家耐曼(-1981)高度概括了在統(tǒng)計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
2025-02-26 15:16
【總結(jié)】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(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(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
2025-03-04 14:22
【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)】第二章基于貝葉斯決策理論的分類器ClassifiersBasedonBayesDecisionTheory§1引言§2Bayes決策理論最小錯誤率的貝葉斯決策最小風(fēng)險的貝葉斯決策§3Bayes分類器和判別函數(shù)§4正態(tài)分布的
2025-03-10 14:15
2025-02-17 01:22
【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)感知為什么要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、如何對數(shù)據(jù)進行預(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)】第2章貝葉斯決策理論,2.0基本概念2.1最小錯誤概率的Bayes決策2.2最小風(fēng)險的Bayes決策2.3Neyman-Pearson決策2.4Bayes估計和Bayes學(xué)習(xí)2.5正態(tài)分布時的Baye...
2024-11-17 22:47
【總結(jié)】基于最小風(fēng)險的貝葉斯決策?問題的提出:風(fēng)險的概念?風(fēng)險與損失緊密相連,如病情診斷、商品銷售、股票投資等問題?日常生活中的風(fēng)險選擇,即所謂的是否去冒險?最小風(fēng)險貝葉斯決策正是考慮各種錯誤造成損失不同而提出的一種決策規(guī)則?對待風(fēng)險的態(tài)度:“寧可錯殺一千,也不放走一個”以決策論的觀點?決策空間:所有可能采取的
2025-03-09 12:50
【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?高斯分布的表達式?如
2025-04-30 12:09
2025-03-10 14:22
【總結(jié)】武漢大學(xué)電子信息學(xué)院第二章貝葉斯決策理論模式識別理論及應(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)的分類器設(shè)計基于最小錯誤率的Bayes決策基于最小風(fēng)險的Bayes決策正態(tài)分布的最小錯誤率B
2025-01-06 10:18
【總結(jié)】北方民族大學(xué)信計學(xué)院第二章貝葉斯決策理論模式識別理論及應(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)的分類器設(shè)計基于最小錯誤率的Bayes決策基于最小風(fēng)險的Bayes決策正態(tài)分布的最小錯誤率Baye
2024-10-16 21:28