基于贝叶斯公式的决策研究

贝叶斯公式可在客观调查的基础上修正先验概率,为决策者提供更为可靠的信息。列举了贝叶斯公式在经济决策中的应用例子,同时也用贝叶斯公式对生活中信用及舆论方面的某些现象作了诠释。     

贝叶斯公式实例的深度挖掘

贝叶斯公式是贝叶斯统计学的理论知识基础和重要的应用工具,在贝叶斯回归分析、贝叶斯风险决策、神经网络、机器学习等领域都有重要应用,是高等教育教学中一个重要的知识点和难点.文章针对贝叶斯公式教学应用中的常见问题,通过案例分析和图解对贝叶斯公式的学习和运用进行深度剖析.通过本文案例的深度分析不仅可以使学生充分理解和应用贝叶斯公式,更能使学生在日常生活中认识和体会贝叶斯公式的作用和魅力.     

用于预测的贝叶斯网络

通过示例给出了贝叶斯网络的构造方法，概括了贝叶斯网络的特点及贝叶斯网络学习的内容与过程，同时给出了离散型贝叶斯网络的预测公式。贝叶斯网络学习主要有三个基本环节，其一是确定变量集和变量域；其二是确定贝叶斯网络结构；其三是确定局部概率分布。贝叶斯网络是描述变量之间定性与定量依赖关系的图形模式，是进行数据联合分析与预测的有力工具。     

贝叶斯公式的启发式教学方法研究

本文利用启发式教学方法,对贝叶斯公式的教学进行了启发式教学设计,使学生更容易理解和掌握贝叶斯公式。     

浅析贝叶斯公式及其在概率推理中的应用

贝叶斯推理是在不完全信息下,对部分未知的状态利用主观概率估计或统计得到的先验概率,然后用贝叶斯公式对诱发某结果的最可能原因进行概率推理。本文通过例子介绍了贝叶斯公式的意义及其在概率推理中的应用。     

贝叶斯公式在统计决策中的应用

本文讨论了贝叶斯公式在统计决策中的应用，给出了一种综合考察先天信息和后天信息，从而作出最优决策的方法。     

全概率公式和贝叶斯公式教学方法研究

全概率公式和贝叶斯公式是概率统计课程中的教学难点，本文从具体分析和解决问题的角度出发，通过问题的引入、具体问题的分析、公式的应用和推广等方面的详细阐述，对这部分内容的教学进行探讨。     

条件概率与贝叶斯公式

条件概率与贝叶斯公式是初等概率中的重点与难点,笔者在教学中发现很多学生在解这两方面的习题时,出错率很高,其原因就是不能全面,正确地理解条件概率的定义,以及不知道在什么情况下动用贝叶斯公式。本文就这一问题来阐述怎样正确掌握条件概率的概念及怎样正确运用贝叶斯公式解题。     

浅谈风险决策中的贝叶斯方法

风险决策存在于诸多的生产和经济活动中。合理的风险决策是尽量对决策中的信息加以有效利用,以控制决策风险。贝叶斯公式能够有效地综合模型信息、数据信息和先验信息等三种信息。文章结合相关实例,讨论了风险决策的贝叶斯方法,给出了如何运用贝叶斯公式对有关信息有效利用,以获得最优决策方案的途径。     

概率论中有关概念及计算公式的推广

通过对概率论中有关公式的研究,给出了条件独立的定义、推广了全概率公式和贝叶斯公式,并给出了n维随机变量函数的密度函数的简化计算公式.     

用图论的方法解决概率问题

本文用图论的观点，通过离散数学的方法进行了概率理论和离散数学理论的转换，使得较容易地理解概率中更一般情形的乘法原理、加法原理、全概率公式和贝叶斯公式成为可能，并用图论的理论和方法有效地解决了某些更加复杂的概率问题。     

对全概率公式及其应用的讨论

指出了全概率公式、条件概率及贝叶斯公式在实际应用中与其理论上的矛盾,从应用的角度重新叙述并精确论证了这些公式,弥补了原理论上的不足.     

基于改进朴素贝叶斯算法的文本分类研究

朴素贝叶斯算法在给定输出类别的情况下，需假设属性之间相互独立，然而现实中这个假设一般不成立，导致在属性个数较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不是很理想。为了解决这个问题，本文采用优化的模糊C均值聚类及权重计算方法改进朴素贝叶斯算法。首先，基于JS散度构造类别个数的自适应函数优化模糊聚类算法，利用优化后的算法将文本分类整理。然后，采用词频因子优化的TF-IDF算法计算分类后各样本的特征权重，结合样本权重与贝叶斯公式，进行分类计算。最后，为了体现改进的朴素贝叶斯算法的有效性和优越性，将其与原始朴素贝叶斯算法以及其他改进算法进行对比实验。实验结果表明，改进后的算法有效地降低了朴素贝叶斯模型对特征项独立性的要求，提高了分类决策的准确率，且在分类性能和效率上具有一定的优越性。     

基于均匀分布与泊松分布的共轭先验理论研究

本文在分析讨论贝叶斯统计学理论中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布的基础上,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验理论,并得出相关结论.     

关于均匀分布与泊松分布的共轭先验问题研究

文章从贝叶斯统计学中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布等定义出发,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验问题,并得到了两个重要结论.     

混合式朴素贝叶斯分类模型

为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。     

论贝叶斯学习机的学习过程

贝叶斯学习是机器学习研究的一个重要方向,它是以贝叶斯定理为基础,基于已知的概率分布和观察到的数据,并结合先验知识进行推理,作出最优决策的一种概率手段. 本文首先针对参数和变量的不同类型分别给出四种情形的贝叶斯公式,然后结合一个指数分布的特例,研究了贝叶斯学习过程中有关信息的转换过程,指出了如何合理正确地利用先验信息、模型信息和样本信息.     

贝叶斯公式应用教学的一种新设计

文章对贝叶斯公式的应用教学进行了设计,举一反三,灵活运用了现代教学方法,突出了"用概率"的思想。     

定数截尾下Lomax分布失效率和可靠度的贝叶斯估计

由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数. 当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.     

全概率公式和贝叶斯公式教学新探

全概率公式和贝叶斯公式是概率论教学的一个重难点,一般的授课方法是直接给出公式内容,对照例题套用公式,学生接受起来比较困难,理解不了公式的内涵。笔者结合课堂实践采取一种新的授课方式:结合实例给出应用背景、引导学生理解公式内涵、妙用概率树图法求解公式,以此方法简化了思考过程且达到了学以致用的目的,收到了很好的教学效果。