基本介紹
- 中文名:貝葉斯定律
- 提出時間:18世紀
- 提出者:貝葉斯
- 類別:計算公式
貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件機率(或邊緣機率)的一則定理。其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。貝葉斯定理也稱貝葉斯推理,早在18世紀,英國學者...
18世紀,英國學者貝葉斯(1702~1761)曾提出計算條件機率的公式用來解決如下一類問題:假設H[,1],H[,2]…互斥且構成一個完全事件,已知它們的機率P(H[,i],i=1...
貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 發展,用來描述兩個條件機率之間的關係,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法則,可以立刻導出:P(A...
貝葉斯法則(Bayes'theorem/Bayes theorem/Bayesian law) 貝葉斯的統計學中有一個基本的工具叫“貝葉斯法則”, 儘管它是一個數學公式,但其原理毋需數字也可明了。...
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。 貝葉斯決策就是在不完全情報下,對部分未知的狀態用主觀機率估計,然後用貝葉斯公式對發生機率進行修正,最後再...
貝葉斯(約1702-1761) Thomas Bayes,英國數學家。約1702年出生於倫敦,做過神甫。1742年成為英國皇家學會會員。1761年4月7日逝世。貝葉斯在數學方面主要研究機率論。...
貝葉斯推斷(英語:Bayesian inference)是推論統計的一種方法。這種方法使用貝葉斯定理,在有更多證據及信息時,更新特定假設的機率。貝葉斯推斷是統計學(特別是數理統計學...
貝葉斯規則是一類最優決策規則。此規則是:按照貝葉斯原理,若在決策規則集r中的決策規則的偏愛(優先)關係滿足理性行為公理。...
貝葉斯學習是利用參數的先驗分布,由樣本信息求來的後驗分布,直接求出總體分布。貝葉斯學習理論使用機率去表示所有形式的不確定性,通過機率規則來實現學習和推理過程。...
貝葉斯分類技術在眾多分類技術中占有重要地位,也屬於統計學分類的範疇,是一種非規則的分類方法,貝葉斯分類技術通過對已分類的樣本子集進行訓練,學習歸納出分類函式(對...
貝葉斯估計(Bayesian estimation)是利用貝葉斯定理結合新的證據及以前的先驗機率,來得到新的機率。它提供了一種計算假設機率的方法,基於假設的先驗機率、給定假設下觀察...
貝葉斯機率(Bayesian Probability)是由貝葉斯理論所提供的一種對機率的解釋,它採用將機率定義為某人對一個命題信任的程度的概念。貝葉斯理論同時也建議貝葉斯定理可以用...
貝葉斯分析方法(Bayesian Analysis)是貝葉斯學習的基礎,它提供了一種計算假設機率的方法,這種方法是基於假設的先驗機率、給定假設下觀察到不同數據的機率以及觀察到的...
貝葉斯風險是衡量一個決策法則的好壞的標準。一般來說,多數情況下,對於某一個(或某些)狀態θ值,決策法則δ₁的風險函式值ρ(θ,δ₁)最小;而對於另一個(...
當先驗分布未知時,利用歷史樣本來估計先驗分布,並確定貝葉斯決策函式,這樣的方法稱為經驗貝葉斯方法。一個決策函式,它不僅利用當前樣本,還利用歷史本來確定先驗分布,稱...
貝葉斯信息準則,也稱為Bayesian Information Criterion(BIC)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,對部分未知的狀態用主觀機率估計,...
英國學者托馬斯·貝葉斯在《論有關機遇問題的求解》中提出一種歸納推理的理論,後被一些統計學者發展為一種系統的統計推斷方法,稱為貝葉斯方法。採用這種方法作統計...
精煉貝葉斯均衡 為博弈論相關的概念。不完全信息動態博弈的均衡稱之為精煉貝葉斯均衡。有些書上或論文中也寫成精煉貝葉斯納什均衡。...
科斯定理(Coase theorem)由羅納德·科斯(Ronald Coase)提出的一種觀點,認為在...但在均衡條件下,沒有人對失敗發生的頻率感到驚奇(主要概念是貝葉斯一納什(Bayes...
樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。...
定理若事件B1,B2,…構成一個完備事件組且都有正機率,則對任意一個事件A,有...全機率公式與貝葉斯公式的套用及推廣[J]. :牡丹江師範學院學報(自然科學版), ...