其实这是我之前最想第一篇来写的随笔了,今天就先把这一部分写一写吧。 1.问题 一个医疗诊断问题有两个可选的假设:病人有癌症、病人无癌症可用数据来自化验结果:阴性和阳性。有先验知识:在所有人口中 ...
. 统计决策的基本概念 世纪 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 样本空间:设样本 X .. Xn 来自总体 F x, , 未知,则样本所有可能值组成的集合称为样本空间,记为 X 。 分布族 ...
2021-12-17 17:24 0 1004 推荐指数:
其实这是我之前最想第一篇来写的随笔了,今天就先把这一部分写一写吧。 1.问题 一个医疗诊断问题有两个可选的假设:病人有癌症、病人无癌症可用数据来自化验结果:阴性和阳性。有先验知识:在所有人口中 ...
(本文为原创学习笔记,主要参考《模式识别(第三版)》(张学工著,清华大学出版社出版)) 1.概念 将分类看做决策,进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率,也即后验概率。考虑先验概率意味着对样本总体的认识,考虑类条件概率是对每一类中某个特征出现频率的认识。由此不难发现,贝叶斯决策 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38553838 1 概率论和统计学的区别 简单来说,概率论和统计学解决的问题是互逆的。假设有一个具有不确定性的过程(process),然后这个过程可以随机的产生不同的结果(outcomes)。则概率论和统计学的区别可以描述 ...
贝叶斯方法有着非常广泛的应用,但是初学者容易被里面的概率公式的给吓到,以至于望而却步。所以有大师专门写个tutorial,命名为“bayesian inference with tears”。 我本人也深受其苦,多次尝试学习而不得其门而入。终于有一天,一种醍醐灌顶的感觉在脑海中出现,思路一下子清晰 ...
【机器学习】贝叶斯线性回归(最大后验估计+高斯先验) - qq_32742009的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81485887 贝叶斯优化(BO)的迭代公式 ...
数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例,严格意义上讲,我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面,只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量,比如投掷的 ...
【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 ...
通过贝叶斯等方式实现分类器时,需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中,先验概率与类条件概率密度并不能直接获得,它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知(或可以假设为某个分布),但分布的参数未知,则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数 ...