1樓：猜我
貝葉斯決策理論方法是統計模式識別中的乙個基本方法。貝葉斯決策判據既考慮了各類參考總體出現的概率大小，又考慮了因誤判造成的損失大小，判別能力強。貝葉斯方法更適用於下列場合：
1) 樣本(子樣)的數量(容量)不充分大，因而大子樣統計理論不適宜的場合。
2) 試驗具有繼承性，反映在統計學上就是要具有在試驗之前已有先驗資訊的場合。用這種方法進行分類時要求兩點：
第一，要決策分類的參考總體的類別數是一定的。例如兩類參考總體(正常狀態dl和異常狀態d2)，或l類參考總體d1，d2，…，dl(如良好、滿意、可以、不滿意、不允許、……
第二，各類參考總體的概率分佈是已知的，即每一類參考總體出現的先驗概率p(di)以及各類概率密度函式p(x/di)是已知的。顯然，0≤p(di)≤1，(i=l，2，…，l)，∑p(di)=1。
對於兩類故障診斷問題，就相當於在識別前已知正常狀態d1的概率戶(d1)和異常狀態0：的概率p(d2)，它們是由先驗知識確定的狀態先驗概率。如果不做進一步的仔細觀測，僅依靠先驗概率去作決策，那麼就應給出下列的決策規則：
若p(d1)>p(d2)，則做出狀態屬於d1類的決策；反之，則做出狀態屬於d2類的決策。例如，某裝置在365天中，有故障是少見的，無故障是經常的，有故障的概率遠小於無故障的概率。因此，若無特b，j明顯的異常狀況，就應判斷為無故障。
顯然，這樣做對某一實際的待檢狀態根本達不到診斷的目的，這是由於只利用先驗概率提供的分類資訊太少了。為此，我們還要對系統狀態進行狀態檢測，分析所觀測到的資訊。
貝葉斯決策理論中,兩種經典的策略包括
2樓：
摘要。您好，貝葉斯決策（bayesian decision theory）就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。
貝葉斯決策屬於風險型決策，決策者雖不能控制客觀因素的變化，但卻掌握其變化的可能狀況及各狀況的分佈概率，並利用期望值即未來可能出現的平均狀況作為決策準則。
貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的乙個基本方法，其基本思想是：
1、已知類條件概率密度參數列達式和先驗概率。
2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。
3、根據後驗概率大小進行決策分類。
貝葉斯決策理論中，兩種經典的策略包括。
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您好，貝葉斯決策（bayesian decision theory）就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和歷答修正概率做出最優決策。 貝葉斯決策屬於風險型決策，決策者盯爛祥雖不能控制客觀因素的變化，但卻掌握其變化的可能狀況及各狀況的分佈概率，並利用凱搏期望值即未來可能出現的平均狀況作為決策準則。 貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的乙個基本方法，其基本思想是：
1、已知類條件概率密度參數列達式和先驗概率。 2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。 3、根據後驗概率大小進行決策分類。
利用貝葉斯決策的方法能解決
3樓：
摘要。貝葉斯決策就是在不完全資訊下，對部分未知的狀態用主觀概率去估計，我們稱之為先驗概率，然後再利用貝葉斯公式對先驗概率進行修正，得到後驗概率，最後利用期望值和修正概率做出最優決策。
太曼了。貝葉斯決策就是在不完全資訊下，對部分未知的狀態用主觀概率去估計，我們攜銷稱之為先驗概率，然後再利用帶隱判貝葉斯公式對先驗概率進行修正，得到後驗概率，最後利用期望值和修正蠢改概率做出最優決策。
從最小錯誤率的要求出發，利用概率豎腔螞圓空論重的貝葉斯公式，得出使錯誤率最小的分類決策，這就稱之為最小錯誤率貝葉斯決策。使錯誤率最小的決策就餘埋是使後驗概率最大的決策。
貝葉斯決策理論，是主觀貝葉斯派歸納理論的重畝搭要組成部分。貝葉斯決策伍悉就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做腔耐乎出最優決策。
貝葉斯決策理論中,兩種經典的策略包括
4樓：網友
貝葉斯決策理論中，兩種經典的策略如下：
貝葉斯決策（bayesian decision theory）就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀滲禪概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。 貝葉斯決策屬於風險型決策，決策者雖不能控制客觀因素的變化，但卻掌握其變化的可能狀況及各狀況的分佈概率，並利用期望值即未來可能出現的平均狀況作為決策叢芹塵準則。
貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的乙個基本方法，其基本思想是：已知類條件概率密度參數列達式和先驗概率；利用貝葉斯公式轉換成後驗概率；根據後驗概率大小進行決策分類。
先驗概率 ( prior probability)：是在缺乏某個事實的情況下描述乙個隨機變數，通常是經驗豐富的專家的純主觀的估計。
後驗概率 ( posterior probability)：是在考慮了乙個事實之後的條件概率，可以根據貝葉斯定理，用先驗概率和似然函式計算出來。
貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分，是在不完全情報下，對部分未知的首基狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。
貝葉斯理論假設人在世界狀態空間、結果空間和行動空間上具有完全的知識，通過對這些知識進行計算而得出最佳行動方案。
貝葉斯資訊準則的基本思想
5樓：王者
貝葉斯決策理論方好漏法是統計模型決策中的乙個基本方法，其基本思想是：
已知類條件概率密纖公升度參數列達式和先驗概率。
利用貝葉斯公式轉換成後驗概率毀襪老。
根據後驗概率大小進行決策分類。
貝葉斯決策的優點及侷限性是什麼? 請詳細說明貝葉斯決策的優點及侷限性,
6樓：印夫表彭
1.貝胡橘卜葉斯決策的優點。
1）貝葉斯決策能對資訊的價值或是否需要採集新的資訊做出科學的判斷。（2）它能對調查結果的可能性加以數量化的評價，而不是像一般的決策方法那樣，對調查結果或者是完全相信，或者是完全不相信。
3）如果說任何調查結果都不可能完全準確，先驗知識或主觀概率也不是完全可以相信的，那麼貝葉斯決策則巧妙地將這兩種資訊有機地結合起來了。
4）它可以在決策過程中根據具體情況伍迅下不斷地使用，使決策逐步完善和更加科學。
2.貝葉斯決策的侷限性：
1）它需要的資料多，分析計算比較複雜，特別在解決複雜問題時，這個矛盾就更為突出。
2）有些資料必須使用主觀概率，有些人不太相信，這也妨礙了貝葉斯決褲穗策方法的推廣使用。
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貝葉斯公式運算是在給定訓練資料d時，確定假設空間h中的最佳假設。最佳假設 一種方法是把它定義為在給定資料d以及h中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率 給定假設下觀察到不同資料的概率以及觀察到的資料本身。1.貝葉斯法則機器學習的任務 ...
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