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正类的先验概率
朴素贝叶斯分类算法-通俗讲解
答:
2.5 多项式朴素贝叶斯:应对文本数据的魔法多项式朴素贝叶斯特别适合处理文本数据,通过拉普拉斯平滑增加词汇
的先验概率
,使得模型能够处理频率低的词。其计算公式巧妙地结合了平滑值和特征频率,实现文本分类的高效处理。3. Python实战指南在Python中,我们有三个强大的工具:GaussianNB、MultinomialNB和BernoulliNB,...
“纳什均衡危机”是什么意思?
答:
博弈开始时,B认为A属于高阻挠成本企业的概率为70%,因此,B估计自己在进入市场时,受到A阻挠的概率为:0.7×0.2+0.3×1=0.44 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...
在计算条件
概率
函数时,需要考虑哪些因素?
答:
4.全概率公式和贝叶斯定理:全概率公式和贝叶斯定理是计算条件概率函数的两种常用方法。全概率公式通过将联合概率分解为条件概率来计算条件概率函数,而贝叶斯定理则通过结合
先验概率
和似然性来计算后验概率。5.边缘化和归一化:在计算条件概率函数时,有时需要考虑多个事件的组合情况。边缘化是一种常用的技术...
监督分类
答:
该方法假定各类别总体的概率密度分布均为正态分布,通过待分类像元与各
类别的
似然率比较而将其划分至与之似然率最大的类别之中。其分类指标为似然率 ( 条件概率) 。它是用贝叶斯判别原则进行分析的一种非线性监督分类。简单地说,它可以假定已知的或确定的训练样区典型标准
的先验概率
,然后把某些特征...
贝叶斯是谁
答:
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计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:1、已知类条件概率密度参数表达式和
先验概率
。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行...
统计距离包括哪两类
答:
以上所定义的离散度是两个类别之间的离散度。当类别大于2时,目前,没有一个公式来表达多类别间离散度。常用的办法定义一个平均离散度,即计算全部类对(pair of classes)离散度的均值。平均离散度定义为:遥感信息的不确定性研究 它是一个类对间离散度的类别
先验概率
加权平均值。其中m为类别个数。
概率
题,我想要专业的解答而不是直觉
答:
第一次选择1号箱有100万的概率是1/3,没有100万
的概率
是2/3。主持人打开3号箱,若参与者不换选择,也就是参与者中奖概率不受主持人行为影响,还是1/3。若参与者更换选择,中奖概率就是1-1/3=2/3。或者用直接的解释是:若更换选择中奖,就意味着第一次选择1号是错误的。而第一次选择1号...
贝叶斯规则
答:
等式合并:最终得到:P(类别|特征) = P(特征|类别)P(类别)/P(特征)根据以往经验和分析得到的概率。 往往作为 由因求果 问题中的 因 出现的概率。 又称: 古典概率 (在观测数据之前,我们将已知的知识表示成
先验概率
分布 但是一般而言我们会选择一个相当宽泛
的先验
(高熵),反映在观测...
概率
论的基础知识有什么?
答:
4.条件概率与独立事件:条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生
的概率
;而独立事件是指两个或多个事件的发生与否互不影响。5.事件的运算:事件的运算包括并、交、补和差等运算。6.全概率公式与贝叶斯公式:全概率公式用于计算复杂事件的概率,而贝叶斯公式则用于在已知一些
先验
信息的情况...
20数据判别分析
答:
“1” 代表测试样本 属于X1 类,“2” 代表属于 X2 类。样本 11 12 19 25 27 30 32 被判错 三种判别法的对比 1 、距离判别法与 Fisher 判别法未对总体的分布提出特定的要求,而 Bayes 判别法要求总体的分布明确。 2 、在正态等协差阵的条件下,Bayes 判别法(不考虑
先验概率
的影响...
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