贝叶斯决策分析案例
@呼寇3490：贝叶斯公式应用实例 -
陆政15028788363…… 写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序...
@呼寇3490：贝叶斯决策方法 -
陆政15028788363…… 设D1,D2,……,Dn为样本空间S的一个划分,如果以P(Di)表示事件Di发生的概率,且P(Di)>0(i=1,2,…,n).对于任一事件x,P(x)>0,则有: n P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di) i=1 color=red][/color]案例: a:先验概率P(Di) D1,D2....Dn是样本空间的...
@呼寇3490：贝叶斯定理是什么?我知道公式是什么,能不能用例子给我讲清楚点? -
陆政15028788363…… 贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率.如果我们用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事...
@呼寇3490：贝叶斯原理及应用 -
陆政15028788363…… 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理. 其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性. 贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一...
@呼寇3490：贝叶斯准则怎么解释? -
陆政15028788363…… 贝叶斯决策理论概述 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分. 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策. 贝...
@呼寇3490：贝叶斯原理及应用 -
陆政15028788363…… 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分. 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策. 贝叶斯决策理论方法是统...
@呼寇3490：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
陆政15028788363…… 个人的观点如下:1.所谓预测,首先应该具有如下函数形式y=f(x).从时间角度,预测可以分为两种:第一种:预测变量X和响应变量Y在同一个时间跨度范围内,用当前已知信息预测当前未知信息,比如在多元线性回归中.用已知的响应变量值信...
@呼寇3490：贝叶斯定理的定义? -
陆政15028788363…… 贝叶斯其人 [编辑本段] 贝叶斯,全名 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes),一位伟大的英国数学大师,他的理论照亮了今天的计算领域,和他的同事们不同:他认为上帝的存在可以通过方程式证明,他最重要的作品被别人发行,而他已经去世...
@呼寇3490：c语言编程实现 基于最小错误率的贝叶斯决策
陆政15028788363…… P(X|C1)P(X)=0.2*0.9=0.18P(X|C2)P(X)=0.4*0.1=0.04=>P(X|C1)P(X)>P(X|C2)P(X)=>基于最小错误率的贝叶斯决策该细胞为正常细胞
@呼寇3490：贝叶斯决策的优点及局限性是什么? -
陆政15028788363…… 1.贝叶斯决策的优点 (1)贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断. (2)它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信. (3)如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了. (4)它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学. 2.贝叶斯决策的局限性: (1)它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出. (2)有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.
陆政15028788363…… 写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序...
@呼寇3490：贝叶斯决策方法 -
陆政15028788363…… 设D1,D2,……,Dn为样本空间S的一个划分,如果以P(Di)表示事件Di发生的概率,且P(Di)>0(i=1,2,…,n).对于任一事件x,P(x)>0,则有: n P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di) i=1 color=red][/color]案例: a:先验概率P(Di) D1,D2....Dn是样本空间的...
@呼寇3490：贝叶斯定理是什么?我知道公式是什么,能不能用例子给我讲清楚点? -
陆政15028788363…… 贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率.如果我们用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事...
@呼寇3490：贝叶斯原理及应用 -
陆政15028788363…… 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理. 其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性. 贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一...
@呼寇3490：贝叶斯准则怎么解释? -
陆政15028788363…… 贝叶斯决策理论概述 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分. 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策. 贝...
@呼寇3490：贝叶斯原理及应用 -
陆政15028788363…… 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分. 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策. 贝叶斯决策理论方法是统...
@呼寇3490：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
陆政15028788363…… 个人的观点如下:1.所谓预测,首先应该具有如下函数形式y=f(x).从时间角度,预测可以分为两种:第一种:预测变量X和响应变量Y在同一个时间跨度范围内,用当前已知信息预测当前未知信息,比如在多元线性回归中.用已知的响应变量值信...
@呼寇3490：贝叶斯定理的定义? -
陆政15028788363…… 贝叶斯其人 [编辑本段] 贝叶斯,全名 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes),一位伟大的英国数学大师,他的理论照亮了今天的计算领域,和他的同事们不同:他认为上帝的存在可以通过方程式证明,他最重要的作品被别人发行,而他已经去世...
@呼寇3490：c语言编程实现 基于最小错误率的贝叶斯决策
陆政15028788363…… P(X|C1)P(X)=0.2*0.9=0.18P(X|C2)P(X)=0.4*0.1=0.04=>P(X|C1)P(X)>P(X|C2)P(X)=>基于最小错误率的贝叶斯决策该细胞为正常细胞
@呼寇3490：贝叶斯决策的优点及局限性是什么? -
陆政15028788363…… 1.贝叶斯决策的优点 (1)贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断. (2)它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信. (3)如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了. (4)它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学. 2.贝叶斯决策的局限性: (1)它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出. (2)有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.
