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贝叶斯算法分类-基本概念
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1贝叶斯定理
P(H):
先验概率
P(H|X):后验概率——在条件X下,H的后验概率,即给定观测数据样本X,假定H成立的概率
X:数据元组——通常用n个属性集的测量值描述
H:假设
P(H|X)=P(X|H)*P(H)/P(X)
∵P(H∩X ...
2018-5-18 10:11 - daka123 - 现金交易版
贝叶斯模型讲义-ppt
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一、学习问题的原理:令随机变量V表示资产价值,每个交易者对此都有一个
先验概率,我们将这一
先验概率看作是V=x的概率。然后交易者会观察到一些数据(例如一笔交易),并且在这些数据的基础上计算事件V=x发生的条件概 ...
2018-5-2 17:35 - daka123 - 现金交易版
贝叶斯VAR模型实现方法及matlab代码
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贝叶斯方法是近年来时间序列预测方面较为常用的一个方法,往往是通过
先验概率和样本情况得出后验概率,而贝叶斯VAR则是贝叶斯方法里面较为基础和主流的一个方法,本方法通过随机生成数据的方法,通过
先验概率求得后验 ...
2015-10-31 08:14 - 卡住的水管工 - 现金交易版
先验概率、似然函数与后验概率
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先验概率Prior probability
在贝叶斯统计中,
先验概率分布,即关于某个变量 p 的概率分布,是在获得某些信息或者依据前,对 p 的不确定性进行猜测。例如, p 可以是抢火车票开始时,抢到某一车次的概率。这是对不确 ...
2014-9-17 10:02 - 胖胖小龟宝 - EViews专版
先验概率和后验概率的区别?
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先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。
后验概率( posterior probability)是指通过调查或其它方式获取新的附加信息,利用贝 ...
2022-10-28 11:52 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
先验概率和后验概率的区别?
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先验概率和后验概率的区别?
先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。
后验概率( posterior probability)是指通过调查或其 ...
2022-9-23 13:00 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
关于SPSS决策树中的先验概率问题
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各位好,
请问一下在SPSS决策树模块中,我们能在CRT和QUEST两种方法中使用Prio probabilities(
先验概率)的选项。可是我对这个用法并不是很了解。
我所知道的:在CRT和QUEST建树方法中可以对定类因变量设置先验概 ...
2012-3-2 11:13 - 6皮皮9 - SPSS论坛