【摘要】貝葉斯估計BayesEstimation數(shù)理統(tǒng)計課題組例子:?某人打靶,打了5槍,槍槍中靶,?問:此人槍法如何??某人打靶,打了500槍,槍槍中靶,?問:此人槍法如何??經(jīng)典方法:極大似然估計:100%?但是:……幾個學派(1)?經(jīng)典學派:頻率學派,抽樣學派?帶頭
2025-07-27 08:52
【摘要】 貝葉斯估計與貝葉斯學習 貝葉斯估計與貝葉斯學習 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
【摘要】第七節(jié)貝葉斯公式全概率公式和貝葉斯公式主要用于計算比較復雜事件的概率,它們實質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互斥乘法公式P(AB)=P(A)P(B|A)P(A)0例1有三個箱子,分別編號為1,
2024-08-26 23:46
【摘要】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
2024-10-02 09:50
【摘要】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
2025-01-22 09:54
【摘要】第五章貝葉斯決策?在前一章中,我們把人與自然界(或社會)的博弈問題歸納為決策問題,它包含三個要素:狀態(tài)集;行動集;損失函數(shù)。?至今為止,可供決策的信息有:先驗信息;試驗信息或抽樣信息,其中的關鍵就是要確定一個可觀察的隨機變量X,其概率分布中恰好把它當作未知參數(shù)。?對上述兩種信息的使用情況,形成不同的決策問題。(
2025-05-10 01:38
【摘要】§經(jīng)典線性計量經(jīng)濟學模型的貝葉斯估計BayesianEstimation,BayesianEconometrics一、貝葉斯估計二、單方程計量經(jīng)濟學模型的貝葉斯估計三、例題說明?在《EconometricAnalysis》(第3版)中:–Chapter6TheClassical
2025-05-06 18:19
2025-07-24 12:43
【摘要】4貝葉斯估計方法Bayes推理的提出Bayes推理的基本思想Bayes推理公式Bayes推理應用實例基于Bayes推理的數(shù)據(jù)融合方法融合實例Bayes推理的缺點2Bayes推理的提出貝葉斯ThomasBayes英國數(shù)學家。1702年出生于倫敦,做過神
【摘要】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“總體是正態(tài)
2025-05-10 01:39
【摘要】1ArtificialIntelligence:BayesianNetworks2GraphicalModels?Ifnoassumptionofindependenceismade,thenanexponentialnumberofparametersmustbeestimatedforsoundprobabil
2025-07-27 21:55
【摘要】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
2025-04-11 23:55
【摘要】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
2025-01-12 18:18
【摘要】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()
2025-07-03 04:30
【摘要】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雜事件的概率,它們實質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nAAA,,,21?為一個
2025-08-07 14:06