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正类的先验概率
判别分析的意义
答:
“根据组大小计算”各类
先验概率
按照和各类样本量呈正比。“使用协方差矩阵”栏:是二个单选框。“在组内”指使用合并组内协方差矩阵进行分析“分组”指使用各组协方差矩阵进行分析。“输出”栏~“个案结果”:对每一个观测量输出判别分数,也就是选定变量的个案的分进哪个组的资格得分。实际类,预测类,也就是根据...
判别分析的判别方法
答:
自然也应当是无回音的居多。此时,Bayes判别恰好适用。Bayes判别就是根据总体
的先验概率
,使误判的平均损失达到最小而进行的判别。其最大优势是可以用于多组判别问题。但是适用此方法必须满足三个假设条件,即各种变量必须服从多元正态分布、各组协方差矩阵必须相等、各组变量均值均有显著性差异。
c语言编程实现 基于最小错误率的贝叶斯决策
答:
对于两类故障诊断问题,就相当于在识别前已知正常状态D1的概率户(D1)和异常状态0:的概率P(D2),它们是由先验知识确定的状态
先验概率
。如果不做进一步的仔细观测,仅依靠先验概率去作决策,那么就应给出下列的决策规则:若P(D1)>P(D2),则做出状态属于D1
类的
决策;反之,则做出状态属于D2类的...
求人详解纳什均衡!
视频时间 02:48
为什么说贝叶斯公式是一个很好的
概率
模型?
答:
P( )=0.995,?P(B|A)=0.95,?P( | )=0.95??由此 P(B| )=1-0.95=0.05??由贝叶斯公式得?P(A|B)= =0.087.这就是说,根据以往的数据分析可以得到,患有癌症的被诊断者,试验反应为阳性的概率为95%?,没有患癌症的被诊断者,试验反应为阴性的概率为95%,都叫做
先验概率
....
博弈的四种基本
类型的
实例有哪些?
答:
0.44是在B给定A所属
类型的先验概率
下,A可能采取阻挠行为的概率。当B进入市场时,A确实进行阻挠。使用贝叶斯法则,根据阻挠这一可以观察到的行为,B认为A属于高阻挠成本企业的概率变成A属于高成本企业的概率=0.7(A属于高成本企业的先验概率)×0.2(高成本企业对新进入市场的企业进行阻挠的概率)÷0.44=0.32根据这一新的...
目前最流行的机器学习算法是什么
答:
2.朴素贝叶斯分类:朴素贝叶斯分类器是一种简单的概率分类器,基于贝叶斯定理,其特征之间具有强大(朴素)的独立性假设。特征图像是方程 - P(A | B)是后验概率,P(B | A)是似然度,P(A)是
类先验概率
,P(B)是预测先验概率。一些现实世界的例子是:判断邮件是否为垃圾邮件 分类技术,将新闻...
...0.6和0.5,若每人各开一枪,则目标被命中的
概率
,答案为0.95。用...
答:
应该是1-(1-0.8)x(1-0.6)x(1-0.5)=0.96 不用贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A),只要算出没打中的概率,用一减就可以了。
先验概率
是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现.后验概率是指依据得到"结果"信息所计算出的最有...
贝叶斯公式 遇到例题时想不明白
答:
没错,0.2%是从个体单独出发得出的,没有考虑之前总结出来的经验,也就是
先验概率
(已知某城市成年居民患肺结核的概率是0.001)而贝叶斯公式正式为了融入先验概率而设计的,隐含的意思是之前的经验和现在发生的事情是完全相关的 本回答被提问者采纳 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 其他...
像元尺度上遥感数据专题分
类的
不确定性度量
答:
条件概率p(ωi x)和ωi)可以用贝叶斯定律表达: 遥感信息的不确定性研究 式中,p(xωi)表示x在类别ωi出现的概率;p(ωi)指类别ωi在整个图像中出现的概率;并且: 遥感信息的不确定性研究 在以上公式中,p(ωi)被称为
先验概率
,p(ωix)被称为后验概率。这时分类规则可以表示如下: 遥感信息的不确定性研究...
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