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贝叶斯统计方法.doc

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文档介绍

文档介绍:贝叶斯方法
贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具,它本质上是一
种分类手段,可是它的优势不只是在于高分类正确率,更重要的是,
它会经过训练集学习一个因果关系图(有向无环图)。如在医学领样本的信息)进行的统计推断,而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和先验信息(即在抽样以前相关统计问题的一些信息,主要根源于经验或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识,常
用先验(Prior)散布来描绘这种认识,然后鉴于抽取的样本再对先验
认识作修正,获得后验散布,而各样统计推断都鉴于后验散布进行。
经典统计学的出发点是根据样本,在一定的统计模型下做出统计推
断。在取得样本观察值X以前,往往对参数统计模型中的参数。有某
些先验知识,对于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统
计的主要特点是使用先验散布,经典统计学是鉴于总体信息(即总体
散布或总体所属散布族的信息)和样本信息(即从总体抽取的样本的
信息)进行的统计推断,而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和先验信息(即在抽样以前相关统计问题的一些信息,主要根源于经验或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识,常
用先验(Prior)散布来描绘这种认识,然后鉴于抽取的样本再对先验
认识作修正,获得后验散布,而各样统计推断都鉴于后验散布进行。
经典统计学的出发点是根据样本,在一定的统计模型下做出统计推
断。在取得样本观察值X以前,往往对参数统计模型中的参数。有某
些先验知识,对于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统
计的主要特点是使用先验散布,经典统计学是鉴于总体信息(即总体
散布或总体所属散布族的信息)和样本信息(即从总体抽取的样本的
信息)进行的统计推断,而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和
先验信息(即在抽样以前相关统计问题的一些信息,主要根源于经验
或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应
用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识,常用先验(Prior)散布来描绘这种认识,然后鉴于抽取的样本再对先验认识作修正,获得后验散布,而各样统计推断都鉴于后验散布进行。经典统计学的出发点是根据样本,在一定的统计模型下做出统计推断。
在取得样本观察值X以前,往往对参数统计模型中的参数
有某些先验知识,关
于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统计的主要特点是使用先验散布,贝叶斯定理既合用于离散型随机变量,也合用于连续型随机变量,它形成了贝叶斯统计的基根源理和统计思想。
设事件A、B为试验E的两事件,由于A和B是

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