【總結(jié)】§經(jīng)典線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)BayesianEstimation,BayesianEconometrics一、貝葉斯估計(jì)二、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)三、例題說(shuō)明?在《EconometricAnalysis》(第3版)中:–Chapter6TheClassical
2025-05-03 18:19
【總結(jié)】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(cuò)誤率的貝葉斯決策?基于最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策?限定一類(lèi)錯(cuò)誤率,使另一類(lèi)錯(cuò)誤率最小?最小最大決策?分類(lèi)器、判別函數(shù)及決策面?正態(tài)分布時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策引言?模式識(shí)別的目的就是要確定某一個(gè)給定的模式樣本屬于哪
2025-03-07 21:51
【總結(jié)】1主要內(nèi)容?系統(tǒng)決策概述?定義與特點(diǎn)?問(wèn)題與模型?系統(tǒng)決策的分類(lèi)?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(fēng)險(xiǎn)型決策方法?最大可能法?決策表法
2025-01-15 02:30
【總結(jié)】框架單目標(biāo)決策多屬性決策個(gè)體決策群組決策不確定型決策風(fēng)險(xiǎn)型決策貝葉斯決策簡(jiǎn)單線性加權(quán)法理想解方法及改進(jìn)層次分析法等沖突分析集體決策社會(huì)選擇理論專(zhuān)家咨詢(xún)方法博弈分析談判決策風(fēng)險(xiǎn)性決策與貝葉斯決策
2025-02-17 12:45
【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)】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)】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(lèi)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)】貝葉斯決策論和參數(shù)估計(jì)孟濤2022年4月11日提綱?貝葉斯決策論?最小誤差率分類(lèi)?分類(lèi)器、判別函數(shù)及判定面?正態(tài)密度和判別函數(shù)?貝葉斯置信網(wǎng)?最大似然估計(jì)?貝葉斯估計(jì)貝葉斯決策論?貝葉斯公式?貝葉斯公式的意義?判定的誤差概率?平均誤差概率?四
2025-08-04 10:26
【總結(jié)】模式識(shí)別——貝葉斯決策理論馬勤勇一最簡(jiǎn)單的貝葉斯分類(lèi)算法?還使用前面的例子:鱸魚(yú)(seabass)和鮭魚(yú)(salmon)。?使用一個(gè)特征亮度對(duì)這兩種魚(yú)進(jìn)行表示。?新來(lái)了一條魚(yú)特征是x(亮度),怎么根據(jù)特征x確定它到底是鱸魚(yú)ω1還是鮭魚(yú)ω2??已知數(shù)據(jù):鱸魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω1,鮭魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω2。鱸魚(yú)
2025-03-04 14:22
【總結(jié)】課前思考?機(jī)器自動(dòng)識(shí)別分類(lèi),能不能避免錯(cuò)分類(lèi)??怎樣才能減少錯(cuò)誤??不同錯(cuò)誤造成的損失一樣嗎??先驗(yàn)概率,后驗(yàn)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(yàn)概率,類(lèi)概率密度函數(shù),后驗(yàn)
2025-02-06 05:59
【總結(jié)】第五章貝葉斯決策?在前一章中,我們把人與自然界(或社會(huì))的博弈問(wèn)題歸納為決策問(wèn)題,它包含三個(gè)要素:狀態(tài)集;行動(dòng)集;損失函數(shù)。?至今為止,可供決策的信息有:先驗(yàn)信息;試驗(yàn)信息或抽樣信息,其中的關(guān)鍵就是要確定一個(gè)可觀察的隨機(jī)變量X,其概率分布中恰好把它當(dāng)作未知參數(shù)。?對(duì)上述兩種信息的使用情況,形成不同的決策問(wèn)題。(
2025-05-07 01:38
【總結(jié)】一、非參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)二、參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)第經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)0、背景與意義貝葉斯估計(jì)存在的問(wèn)題:先驗(yàn)分布的確定如何客觀地確定先驗(yàn)分布?根據(jù)歷史資料數(shù)據(jù)(即經(jīng)驗(yàn))確定該問(wèn)題的先驗(yàn)分布,其對(duì)應(yīng)的貝葉斯估計(jì)稱(chēng)為經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì).該方法是由Robbins在1955年提出的.經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)分類(lèi)(共
2025-08-04 23:35
【總結(jié)】第二章基于貝葉斯決策理論的分類(lèi)器ClassifiersBasedonBayesDecisionTheory§1引言§2Bayes決策理論最小錯(cuò)誤率的貝葉斯決策最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策§3Bayes分類(lèi)器和判別函數(shù)§4正態(tài)分布的
2025-03-10 14:15
【總結(jié)】第2章貝葉斯決策理論,2.0基本概念2.1最小錯(cuò)誤概率的Bayes決策2.2最小風(fēng)險(xiǎn)的Bayes決策2.3Neyman-Pearson決策2.4Bayes估計(jì)和Bayes學(xué)習(xí)2.5正態(tài)分布時(shí)的Baye...
2024-11-17 22:47
【總結(jié)】基于最小風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯決策?問(wèn)題的提出:風(fēng)險(xiǎn)的概念?風(fēng)險(xiǎn)與損失緊密相連,如病情診斷、商品銷(xiāo)售、股票投資等問(wèn)題?日常生活中的風(fēng)險(xiǎn)選擇,即所謂的是否去冒險(xiǎn)?最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策正是考慮各種錯(cuò)誤造成損失不同而提出的一種決策規(guī)則?對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度:“寧可錯(cuò)殺一千,也不放走一個(gè)”以決策論的觀點(diǎn)?決策空間:所有可能采取的
2025-03-09 12:50