11、贝叶斯规则:从硬币翻转到行星生命探测的概率之旅

贝叶斯规则:从硬币翻转到行星生命探测的概率之旅

1. 硬币翻转概率分析

1.1 硬币区域与结果可能性

在考虑硬币翻转结果时,我们观察到一个有趣的现象。当有一个正常硬币(Fair coin)和一个有偏向的硬币(Rigged coin)时,如果将它们出现正面的区域画出来,有偏向硬币出现正面的区域比正常硬币出现正面的区域大。这意味着当我们得到“正面”的结果时,这个结果更有可能来自有偏向的硬币区域。就像向一面如特定图中所画的墙投掷飞镖,飞镖更有可能落在有偏向硬币正面的区域,而不是正常硬币正面的区域。

1.2 用概率表达硬币翻转

我们可以用概率术语来重新描述这个情况。得到正常硬币并且出现正面的概率表示为 (P(H,F))(等同于 (P(F,H))),得到有偏向硬币并且出现正面的概率表示为 (P(H,R))。图 4 - 4 中区域的比例可以解释为一个概率陈述,它展示了在已知硬币出现正面的情况下,这枚硬币是正常硬币的概率,即 (P(F|H)),它代表“在观察到正面的情况下,我们拿到的是正常硬币的概率”,这个条件概率就是我们要解决问题的答案。其表达式如下:
[P(F | H) = \frac{P(H,F)}{P(H,F) + P(H,R)}]

1.3 计算具体概率

在这个简单的例子中,我们可以给各项赋值来计算实际概率。已知 (P(F))(开始时拿到正常硬币的概率)为 (\frac{1}{2}),(P(R))(开始时拿到有偏向硬币的概率)也为 (\frac{1}{2}),(P(H|F))(拿到正常硬币时出现正面的概率)为 (\frac{1}{2}),(P(H|R))(拿到有偏向硬币时出现正面的概率)为 (\frac{

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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