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1)  posterior probability
后验概率
1.
Study on SVM based on posterior probability for individual mortgage loan;
基于后验概率的住房信贷评估SVM模型
2.
Application of posterior probability to multiclass SVM;
后验概率在多分类支持向量机上的应用
3.
Edge detection algorithm of Canny based on maximum between-class posterior probability
一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法
2)  Posteriori probability
后验概率
1.
A novel segmentation method based on Markov Random Field(MRF) and Support Vector Machine(SVM) posteriori probability is proposed in the paper.
提出了一种基于SVM后验概率的MRF分割方法,将支持向量机的后验概率应用于Markov随机场方法中,通过贝叶斯公式将对样本条件概率的估计转换为后验概率估计,再通过对SVM决策函数输出的映射来产生后验概率,并将SVM估计的后验概率信息带入MRF模型实现分割,从而完成了一种新的Markov随机场模型的分割方法。
2.
In the recognition stage,order parameters are converted to posteriori probability,then voting and ensemble of posteriori probability based on add rule are used respectively to get finally results;and an improved method for ensemble of posteriori probability based on add rule is also proposed in order.
选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果。
3.
But standard support vector machines do not provide posteriori probability.
目前支持向量机解决模式识别问题是广大学者研究的热点,样本的后验概率在模式识别中至关重要,但是传统的支持向量机技术不提供后验概率
3)  Posterior probability
验后概率
4)  Bayes posterior probability
Bayes后验概率
5)  posterior probability SVM
后验概率SVM
1.
Combining evaluation model based on Logistic regression and posterior probability SVM for residential loan;
基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型
6)  posterior probability ratio
后验概率比
1.
The authors study a new method on how to classify a sample into one of the several known population in terms of posterior probability ratio established by the sample s predictive density functions when the unknown parameters prior distributions are normal-inverted Wishart distribution.
研究了各总体服从正态分布、分布参数的先验分布均为正态—逆Wishart共轭先验时 ,如何利用待判样品的预报密度函数 ,构造后验概率比和分类判别规则 ,并据此对样品进行分类识别 ;该方法的特点是充分利用了参数分布的信息 ,结论简单、直观 ,并且也不需要假设各总体的协方差阵相
2.
In this paper,the authors study a method on how to classify a sample into one of the several known normal populations in terms of posterior probability ratio established by the samples predictive density functions when the unknown parameters prior distributions are diffuse prior distribution.
本文研究了各总体服从多元正态分布 ,其未知参数的先验分布均为扩散先验分布时 ,如何利用待判样品的预报密度函数、构造后验概率比并据此对样品进行分类与判别 ;此方法并不需要假设各总体分布的协方差相同 ,而且在预试样本容量较小时仍然可行。
补充资料:后验概率


后验概率
a posteriori probability

后验概率Ia拼州叻血的P司加城衍;anoCTepl.opHa二e-Po皿TllocT‘] 一事件在某些条件下发生的条件概率,以与其无条件概率或先验概率(a pnori卿场bility)相对照.“条件”和“后验”两词并无意义上的差别.当条件是假定的而非在试验过程中直接观察到的时候,用前一词;当需要强调问题中的条件是实际观察所得的时候,用后一词.后验概率与先验概率通过加界s公式(Bayes formu-la)发生联系.
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参考词条