关于Bayesian Decision Theory的几个问题

最新推荐文章于 2024-11-27 03:40:53 发布
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分类专栏： Pattern Recognition
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/assiduousknight/article/details/12318559

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本题例子可以在外国相应的课件找到


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1     我们需要知道的是，当我们根据lrt得出了相应的值时，假设我们得到的是x0，P[X]从x0到无穷大的积分，正好为p[w2],而从负无穷大到x0的积分为p[w1]。

2     错误率是假设已经lrt确定的在x0左边为w1，右边为w2的基础上进行的。

3    关于R1和R2的理解是：其实本质就是有x0分成的两个区间。

4    错误率是由于P[ERROR]=P[W1]P[W2|W1] +P[W2]P[W1|W2] 这个公式组成的。期间还有不同形式的递推。

      同时关于一个比较难理解的积分公式，请看http://blog.youkuaiyun.com/hellowos/article/details/12260989

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最小风险贝叶斯决策在语言翻译中的应用
AI天才研究院
01-01 488
1.背景介绍 语言翻译是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及到自然语言处理、机器学习、深度学习等多个技术领域的知识和方法。最小风险贝叶斯决策（Minimum Risk Bayesian Decision, MRBD）是一种在语言翻译任务中广泛应用的方法，它可以在有限的数据集下实现较好的翻译效果。在本文中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：
人工智能算法原理与代码实战：贝叶斯模型的精髓
AI天才研究院
12-05 211
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。人工智能算法的发展历程可以分为以下几个阶段：符号处理时代（1956年至1974年）：这一阶段的人工智能研究主要关注如何让计算机理解和处理人类语言和符号。艾宾特尔（Alan Turing）提出的“图灵测试”（Turing Test），用于评估计算机是否具有人类智能。
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis (2nd Edition)
03-08
统计决策论及贝叶斯分析第二版英语版，概率论和统计学的经典读物。
贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）
wulimmya的博客
05-21 6213
机器学习，信号检测都会涉及到和贝叶斯有关的很多方法，很容易混乱抓不住本质，最近学习贝叶斯分类器，需要贝叶斯决策论做基础，特此记录梳理。 顾名思义，贝叶斯决策论是利用概率来进行决策，是概率框架下的方法。它属于机器学习的分支——统计机器学习。 本文探讨的是贝叶斯决策的思路，思想，通过逐点推导，让你知道它到底基于什么，目的又是什么。 （一）以多分类任务为例 本文以多分类任务为例，讲解到底怎么用概率做...
统计决策——贝叶斯决策理论（Bayesian Decision Theory）
weixin_30776545的博客
01-04 1113
（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...
Bayesian Decision Theory
qq_42150305的博客
11-19 347
Chapter1--------贝叶斯决策公式(Bayesian Decision Theory) Example1: 学校里有男生m1m_1m1​人，女生m2m_2m2​人，男生身高175以上的有n1n_1n1​人，女生中有n2n_2n2​人. 概念——类别(Class)： w1w_1w1​: 为男生 w2w_2w2​: 为女生 xxx ：175cm (height) 一：最小错误率贝叶斯决策...
贝叶斯决策论
handsomeboysk的博客
10-22 1385
（Bayesian Decision Theory）是一种基于概率论的决策框架，用于处理不确定性和优化决策。它结合了贝叶斯定理和期望风险最小化的思想，广泛应用于分类、识别等问题中。
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis 笔记
金字塔尖的蜗牛的专栏
04-19 1220
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis 笔记本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 一些概念不太理解
MLaPP Chapter 5 Bayesian statistics 贝叶斯统计
张小彬的专栏
02-08 4439
5.1 Introduction 介绍在第三章我们讨论了如果用最大化后验（MAP）做参数估计，即 θ^=argmaxp(θ|D)\hat\theta = \arg\max_p(\theta | \mathcal{D})，和计算全后验 p(θ|D)p(\theta|\mathcal{D}) 和计算后验预测密度（posterior predictive density） p(x|D)p(\mathbf{
认知科学与法律：理解决策与判断的机制
最新发布
AI天才研究院
11-27 829
《认知科学与法律：理解决策与判断的机制》 关键词： 认知科学、法律、决策、判断、机制、证据、心理学、理性与非理性决策、实证研究、法律改革 摘要： 本文深入探讨了认知科学与法律领域的交叉，重点研究了决策与判断的机制。通过分析认知偏差在法律
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)
一直大萝北的萝北坑
01-02 7739
贝叶斯决策 学习了一个学期的模式识别课程，老师讲的很好，深入浅出，无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓，现在整理了一下听课笔记，以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策，其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。 关于先验和后验 关于什么是先验概率和后验概率， 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前...
贝叶斯分析与决策理论
Chujun123528的博客
07-27 1708
贝叶斯决策理论（Bayesian decision theory）是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分，它强调在不完全情报下，通过主观概率估计和贝叶斯公式对发生概率进行修正，进而利用期望值和修正后的概率做出最优决策。这一理论的核心思想在于，利用先验知识和观测数据，通过贝叶斯公式计算后验概率，并依据后验概率进行决策分类。
机器学习基础（六）：贝叶斯分类（贝叶斯决策论、朴素/半朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网、EM算法）
zero_ling
09-27 3877
6、贝叶斯分类 6.1贝叶斯决策论Bayesian decision theory 概率框架下实施决策的基本方法。 对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 贝叶斯判定准则Bayes decision rule：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类别标记，即，h* 称为贝叶斯最优分类器Bayes optimal classifier，与之对应的总体风险R(h*)称为贝叶斯风险Bayes risk，1-R(h
机器学习_第二篇 分类算法（1）_贝叶斯分类器 Bayesian decision, BD
Blog of Mary Sun
06-12 393
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。 给定两个事件x和y，其各自发生的概率分别为和。它们联合发生的概率（表示为,以及它们相互发生的条件概率（如就表示给定事件x发生的情况下，事件y发生的概率）有如下关系： 应用此式，可以得到贝叶斯法则并进而得到关于的概率表示 ...
朴素贝叶斯分类的原理与流程——转张洋
zxgift的专栏
02-27 1611
<br />朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。<br />      朴素贝叶
贝叶斯决策理论之入门篇
碧落回雪的博客
09-11 9400
贝叶斯定理 首先是条件概率公式如下： P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B)=\frac {P(B|A)P(A)}{P(B)} 为了方便理解，可以参考下图 已知两个独立事件AAA和BBB，那么事件BBB发生的前提下，事件AAA发生的概率可以表示为P(A|B)P(A|B)P(A|B)，即上图中橙色部分占红色部分的...
贝叶斯决策理论
Always On The Way
04-28 1104
贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论（Bayesian decision theory）：假设分类问题有ccc个类别，各类别的状态用wiw_{i}wi​表示，i=1,2,…,ci = 1, 2, \dots, ci=1,2,…,c，各类别wiw_{i}wi​的先验概率为P(wi)P(w_{i})P(wi​)；给定ddd维特征空间中某一向量（点）x=[x1,x2,…,xd]T\mathbf{x} = [x...
机器学习笔记(七)贝叶斯分类器
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7.贝叶斯分类器 7.1贝叶斯决策论 贝叶斯决策论（Bayesiandecision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。这其实是关系到两个基本概念：多大可能是这个类别以及可能误判的损失？机器学习就是从中选择误判损失最小的最大概率类别作为其分类标识。
statistical decision theory and bayesian analysis pdf
07-09
### 回答1： 《统计决策理论和贝叶斯分析》是一本介绍统计决策理论和贝叶斯分析的PDF电子书。统计决策理论和贝叶斯分析是统计学中两个重要的分支，可以用于帮助我们做出基于数据的决策和推断。 在统计决策理论中，我们根据一些决策准则（例如期望损失最小化），利用概率和统计方法来做出决策。为了做出最优决策，我们需要考虑可能的不确定性和风险，并根据给定的概率模型计算出相应的决策。 贝叶斯分析是基于贝叶斯定理的统计推断方法。它通过将先验知识和数据进行结合，更新我们对未知参数的估计。贝叶斯分析提供了一个灵活而强大的框架，可以用于推断未知参数的分布和进行模型比较。 《统计决策理论和贝叶斯分析》这本书通过讲解这两个领域的基本原理和技术方法，帮助读者理解统计决策和贝叶斯分析的重要性和应用价值。它涵盖了从基本概念到高级技术的内容，包括估计、假设检验、决策分析、模型选择等。 这本书通过理论和实例相结合的方式，帮助读者深入了解统计决策和贝叶斯分析的原理和应用。它适用于统计学和相关领域的研究人员、学者和学生，也可以作为参考书用于实际问题中的决策和推断。 总之，该书详细介绍了统计决策理论和贝叶斯分析的基本原理和实际应用。通过学习这本书，读者可以获得在统计决策和推断中的必要知识和技能，以更好地处理实际问题。 ### 回答2： 统计决策理论（statistical decision theory）和贝叶斯分析（bayesian analysis）是统计学中重要的方法和理论。 统计决策理论是一种将统计学方法应用于决策问题的理论。它涉及确定最佳决策的数学模型和方法。在统计决策理论中，我们考虑的是在面对不确定性情况下，如何采取最佳决策。它通过将决策问题转化为统计模型，利用统计推断方法来进行决策评估。统计决策理论的基本思想是在不确定性下进行最佳决策，通过考虑不确定性因素，降低决策风险。 贝叶斯分析是统计学的一种方法，它用于从观测到的数据中获取有关未知参数的信息。贝叶斯分析的基本框架是贝叶斯定理，根据贝叶斯定理，我们可以更新对未知参数的先验概率分布，得到后验概率分布。贝叶斯分析的特点是可以结合先验知识和实际观测数据进行推断，相较于传统的频率主义统计方法，贝叶斯方法更加灵活和个性化。 关于《统计决策理论和贝叶斯分析》这本书的PDF，我无法提供具体的内容，但可以肯定的是，这本书涵盖了统计决策理论和贝叶斯分析的基本概念、方法和应用。读这本书可以帮助读者理解和应用这两个领域的重要理论和方法，提高决策和推断的准确性和效率。它有助于读者了解如何在不确定性条件下进行最佳决策，如何将先验知识和观测数据结合起来进行推断和预测。 总而言之，《统计决策理论和贝叶斯分析》这本书是关于统计决策理论和贝叶斯分析的重要参考资料，它涉及的内容广泛且有实用价值。 ### 回答3： 统计决策理论（Statistical Decision Theory）是一种通过统计推断和决策论来做出决策的方法。它基于数据分析和概率推断的理论，结合决策论的原则，旨在找到最优的决策策略。 Bayesian分析是统计学中的一种方法，它基于贝叶斯定理，通过将先验信息和观测数据结合起来，更新概率分布，从而得出最优的统计推断结果。Bayesian分析强调对概率的主观解释，并利用已有的信息进行判断。 《Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis》（统计决策理论和贝叶斯分析）是一本关于这两种方法的书籍。这本书结合了这两种方法，并讨论了它们在统计学中的应用。 这本书详细介绍了统计决策理论和贝叶斯分析的基本原理、推断方法和模型选择的技术。它通过数学模型和实例分析，讲解了如何利用统计推断和决策论来做出准确和可靠的决策。 此外，《Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis》还讨论了这两种方法的优点和局限性，并提供了一些实际应用的案例研究，帮助读者理解和应用这些方法。 总之，统计决策理论和贝叶斯分析是统计学中重要的方法，它们通过统计推断和决策论来做出决策，并在实践中得到广泛应用。《Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis》这本书详细介绍了这两种方法的原理和应用，对于学习和应用这些方法的人们来说是一本重要的参考书籍。
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