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貝葉斯分析決策-展示頁

2025-07-09 04:30本頁面
  

【正文】 決策問題的后果(損失): ……π()…π()…π()或 π()…π()…π()……損失矩陣直觀、運算方便 二、決策原則 通常,要根據(jù)某種原則來選擇決策規(guī)則δ,使結(jié)果最優(yōu)(或滿意),這種原則就叫決策原則,貝葉斯分析的決策原則是使期望效用極大。三、決策問題的分類:(非確定型) 自然狀態(tài)不確定,且各種狀態(tài)的概率無法估計. 自然狀態(tài)不確定,但各種狀態(tài)的概率可以估計.四、按狀態(tài)優(yōu)于:≤ I, 且至少對某個i嚴格不等式成立, 則稱行動按狀態(tài)優(yōu)于167。三、Hurwitz準則上兩法的折衷,取樂觀系數(shù)入 [λ l ( , )+(1-λ〕 l ( , )]例如 λ= λ : 2 1 (1-λ〕: 8 6 7 兩者之和: 8其中損失最小的是:行動四、等概率準則(Laplace) 用 來評價行動 的優(yōu)劣 選 上例: : 33 34 36 35 其中行動 的損失最小五、后梅值極小化極大準則(svageNiehans)定義后梅值 = 其中為自然狀態(tài)為 時采取不同行動時的最小損失.構(gòu)成后梅值(機會成本)矩陣 S={} ,使后梅值極小化極大,即: 例:損失矩陣同上, 后梅值矩陣為: 3 1 0 2 3 0 8 1 1 4 0 2 0 3 2 4各種行動的最大后梅值為: 3 4 8 4 其中行動a1 的最大后梅值最小,所以按后梅值極小化極大準則應采取行動1.六、Krelle準則:使損失是效用的負數(shù)(后果的效用化),再用等概率(Laplace)準則.七、莫爾諾(Molnor)對理想決策準則的要求 (1954) ; ; 按狀態(tài)優(yōu)于,則應有 優(yōu)于 ; :已經(jīng)考慮過的若干行動的優(yōu)劣不因增加新的行動而改變; ,各行動間的優(yōu)劣次序不變; ,這一行與原矩陣中的某行相同,則各行動的優(yōu)劣次序不變。 風險型決策問題的決策原則一、最大可能值準則 令 π()=maxπ() 選 使 l(,)=l(,)例:π()76345410 π() 概率最大, 各行動損失為 3 4 5 ∴應選行動二、貝葉斯原則使期望損失極?。? { l( , ) π() } 上例中,各行動的期望損失分別為 , ∴應選.三、貝努利原則損失函數(shù)取后果效用的負值,再用Bayes原則求最優(yōu)行動.四、E—V(均值—方差)準則 若 ≤ 且 則優(yōu)于通常不存在這樣的 上例中: E V() 不存在符合E—V準則的行動, 這時可采用f(μ,σ)的值來判斷(μ為效益型后果的期望) 236。 μασ
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