1.后验分布的特点:未知参数的后验分布是集三种信息(总体样本和后验)于一身它包含了所有可供利用的信息故有关的参数估计和假设检验等统计推断都按一定方式从后验分布提取信息其提取方法与经典统计推断相比要简单明确得多对称分布 13表 不合格率 的二种贝叶斯估计的比较X=3的无条件概率为(利用全概率公式)表 Step1:对给定的k建立子程序解方程π(θx)=k得解θ1(k)和θ2(
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第一节 贝叶斯推断方法第二节 贝叶斯决策方法第十一章 贝叶斯估计第一节 贝叶斯推断方法一 统计推断中可用的三种信息 美籍波兰统计学家耐曼(E.L.Lehmann1894-1981) 高度概括了在统计推断中可用的三种
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式第八章 贝叶斯(Bayes)分类东北财经大学电子商务学院.themegallery第七章 数据挖掘基本算法 8.1 贝叶斯(Bayes)定理18.2 朴素贝叶斯分类28.3 贝叶斯信念网络3东北财经大学电子商务学院 在许多应用中属性集和类变量之间的关系是不确定的 (尽管测试记录的属性集和某些训
引言最小错误率准则最小风险准则Neyman-Pearson准则最小最大决策准则其中:已知先验分布和观测值的类条件概率分布就可以用贝叶斯理论求得x属于哪一类的后验概率: 和p(x ω1)= p(x ω2)则:例子:给定 类条件概率密度如图现有一条鱼 x=38cm 若采用最小错误率决策该鱼应该为哪一类
第六章 贝叶斯网络概 率 推 理357史忠植 高级人工智能1. 贝叶斯方法用于分类及回归分析2. 用于因果推理和不确定知识表达3. 用于聚类模式发现 概率论基础 定义 统计概率 若在大量重复试验中事件A发生的频率稳定地接近于一个固定的常数p它表明事件A出现的可能性大小则称此常数p为事件A发生的概率记为P(A) 即
第二章 贝叶斯决
2023321合计503独立事件四朴素贝叶斯分类的工作过程办卡否男不会否男会2023321有向无环图独立2023321202332128(1)当警报拉响降雨 →地震入室盗窃洪水:假设某时刻警报突然拉响了且此时正在下雨值班人员要判断此时发生地震盗窃和洪水的概率分别是多少以便采取相应的措施加以应对首先设置警报和降雨为已知节点观察值分别为拉响和降雨并且指定地震入室盗窃和洪水为目标节点然后计算各种情况发生
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级贝叶斯网络 回总目录贝叶斯公式贝叶斯公式是怎么来的我们使用 一个例子: 一所学校里面有 60 的男生40 的女生男生总是穿长裤女生则一半穿长裤一半穿裙子有了这些信息之后我们可以容易地计算随机选取一个学生他(她)穿长裤的概率和穿裙子的概率是多大这个就是正向概率的计算然而假设你走在校园中迎面走来一个穿长裤的学
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级《贝叶斯统计学》 ——Introduction主讲教师:张贝贝推荐书籍《贝叶斯统计》茆诗松《贝叶斯统计推断》张尧庭《统计决策论与贝叶斯分析》吴喜之《现代贝叶斯统计学》吴喜之贝叶斯统计的历史发展历史悠久:Bayes Laplace 1812年Thomas Bayes(170
离散贝叶斯公式 联合概率是指当已知类别为cj的条件下看到样本x出现的概率 朴素贝叶斯分类器一DayWeakHotD5StrongMildD10StrongHot第一步统计个数WindHigh42估计先验概率和条件概率样例判别概率为零之个数比较标准差 训练精度≈测试精度 意义明确便于理解 时间复杂度低可以应用大型数据库 易于实现增量
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