统计推断和统计决策
1. 统计推断:统计推断多涉及参数估计。
2. 统计决策:统计决策多涉及分类、判别问题。
推断由样本估计总体,知道总体才好进行分类。
贝叶斯决策理论的基本要求:
(1)各类别总体的概率分布式已知的。
(2)要决策分类的类别数是一定的。
贝叶斯分类器,在先验概率和条件概率已知的情况下,按照一定的规则确定判别函数和决策面。但在实际中,条件概率密度往往是未知的。这便是概率密度的估计问题。
作者:太一吾鱼水
文章未经说明均属原创,学习笔记可能有大段的引用,一般会注明参考文献。
欢迎大家留言交流,转载请注明出处。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 单元测试从入门到精通
· 上周热点回顾(3.3-3.9)
· Vue3状态管理终极指南:Pinia保姆级教程