贝叶斯决策理论（三）：最小最大决策、序贯分类

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贝叶斯决策理论之入门篇
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 ...
GNSS说第(七)讲---自适应动态导航定位(三)---序贯导航定位解算原理
GNSS说第(七)讲-自适应动态导航定位(三)-序贯导航定位解算原理序贯导航定位解算原理序贯平差法属于逐步平差法,即递推平差.其基本思想是:在对线性模型的统计性质作某些合适的假设后,基于不同的平差 ...
让机器学习手把手指导你的下一步实验-基于贝叶斯优化的序贯实验
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模式识别中的贝叶斯决策理论理论路线难点解析话不多说,我们先梳理一下贝叶斯模式分类的基本流程: 收集训练样本用每一类的样本估计类条件概率密度p(x∣wi)p(x|w_i)p(x∣wi) 估计类 ...
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贝叶斯决策理论和概率密度估计方法这学期学习了<模式识别>这门课程,刚刚考完试,趁着考试复习的机会把模式识别的基础方法总结了一下了,这一篇的主要内容是转自Angel_Yuaner大神的博客 ...
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基于贝叶斯决策理论的分类器
1.引言模式识别是根据对象特征值将其分类.d个特征组成特征向量x=[x1,···,xd]T,生成d维特征空间,在特征空间一个x称为一个模式样本. Bayes决策理论是用概率统计方法研究决策问题. ( ...

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