们对这些变量对结果的影响缺乏必要的认知，所以退而求其次，把投掷硬币作为一个随机过程来建模，并用概率理论对其进行分 ...

的理论依据就是贝叶斯公式。 2.理论依据 2.1 最小错误率贝叶斯决策 贝叶斯决策的基本理论依据就是贝叶 ...

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络： http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/41096141 1 思考模式 比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？如果是不偏不倚的把球抛出去，那么此球落在台球桌上的任一位置都有着相同的机会，即球落在 ...

【此文介绍了贝叶斯公式】 现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。 例子： 假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 5 7 10 13 14 15 ...

贝叶斯公式的理解 一、总结 一句话总结： 我们把上面例题中的 A 变成样本(sample) x , 把 B 变成参数(parameter) \theta , 我们便得到我们的贝叶斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

在【前一个例子】中已经举例说明了如何用贝叶斯公式计算后验概率，然后依据后验概率来做决策。 1、什么是行为？ 但是，有时候，后验概率本身只能说明具有特征x的样本属于ωi类的可能性有多少，却没能表示如果将样本分到ωi类时的代价有多大。 在此，引入行为的概念。 分类器的设计初衷很简单，就是进行 ...

1. 统计决策的基本概念 　　20世纪40年代，Wald提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程，由此建立了统计决策理论。 统计决策问题的三个要素 　　在前几章讲的统计问题，都可以归结为一个统计决策问题，也就是建立所谓的统计决策函数，统计决策问题由三个因素组成： 样本空间和分布族 ...

本文内容主要参考Steven M.Kay的《统计信号处理基础——估计与检测理论》，该书中译本分类为“国外电子与通信教材系列”，应该会有一定局限性。本文是我看过该书后的一点点总结。 1.从最大似然估计看经典估计理论 最大似然估计（Maximum Likelihood ...