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贝叶斯判别先验概率
贝叶斯判别
和距离判别相比较,其优势体现在哪里?
答:
贝叶斯判别
(1)贝叶斯判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决,是根据贝叶斯准则进行判别分析的一种多元统计分析法。(2)贝叶斯判别的基本思想 贝叶斯判别法的基本思想是:设有两个总体,它们的
先验概率
分别为q1、q2,各总体的密度函数为f1(x)、f2(x),在观测到一个样本x的情况下,可用...
贝叶斯判别
的思想是什么?
答:
如下:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
贝叶斯判别
法的基本思想是什么?
答:
如下:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
贝叶斯判别
和距离判别有什么不同?
答:
如下:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
距离判别法和
贝叶斯判别
方法的异同
答:
如下:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
距离判别与
贝叶斯判别
的区别是什么?
答:
如下:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
贝叶斯判别
的准则是什么?
答:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
贝叶斯判别
法的基本思想是什么?
答:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
距离判别分析与
贝叶斯判别
分析的联系与区别是?
答:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
贝叶斯
分类和距离
判别
分析有什么区别?
答:
贝叶斯判别
的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于协方差矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是
先验概率
和损失函数相同的两个同协方差矩阵的总体,...
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