Содержание
- 2. Байесовская теория принятия решений составляет основу статистического подхода к задаче классификации образов. Байесовский подход основан на
- 3. Достоинства поиска теоремы Байеса 1. Простота математического аппарата теоремы Байеса. 2. Компенсация субъективности и недостаточной информированности
- 4. Предсказание – процесс, при котором оценивается эффект новой операции. Оценивание – состоит в определении численных оценок
- 6. дерево решений состоит из пяти уровней иерархии: 1.Множество вариантов технологического процесса; 2.Выбор технологии производства изделия; 3.Выбор
- 7. -множество конечных операций, -множество возможных экспериментов, -множество результатов экспериментов, - состояния, - выгоды, - распределения вероятностей.
- 8. P(A|B)= P(A)*P(B|A)/P(B) ФОРМУЛА БАЙЕСА
- 9. ПРИМЕР Р(А) = вероятность дождя = 30% Р(В) = вероятность облачности = 50% Р(В|А) = вероятность
- 10. P(A|B)= P(A)*P(B|A)/P(B) Решение: 30%*100%/50% = 60% Прогноз вероятности выпадения дождя составляет 60%
- 11. Пример применения байесовского анализа в ставках на спорт Р(А) = вероятность победы Баварии = 50% Р(В)
- 13. Скачать презентацию