1) Bayesian
贝叶斯
1.
Resolution of the Evolutionary Rel ationship of Papillomaviruses Using Bayesian Phylogenetics;
贝叶斯推论重建乳头瘤病毒的进化系统
2.
Bayesian Linear Calibrated Prediction Approach in Warhead Virtual Experiment;
战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法
3.
People detection under Bayesian framework;
贝叶斯框架下的人的检测
2) Bayesian
贝叶斯方法
1.
Estimating Radiate Noise of Ships Base on Bayesian;
基于贝叶斯方法的舰船辐射噪声估计
3) Bayesian
Bayesian
1.
A Bayesian-Based Trust Negotiation Model;
一种基于Bayesian的信任协商模型
2.
Bayesian Performance Evaluation for Securities Investment Funds;
证券投资基金Bayesian业绩评价
3.
An adaptive variational image segmentation model based on Bayesian and region competition was presented.
从曲线演化的角度提出一种基于贝叶斯(Bayesian)区域统计和区域竞争的自适应变分图像分割模型,该模型使用水平集描述曲线和区域,得到基于Bayesian区域统计信息的能量函数,利用区域竞争曲线演化模型推导出一种快速曲线演化偏微分方程,实现了图像分割。
4) Bayesian
贝叶斯公式
1.
Bayesian-based information feedback mechanism;
基于贝叶斯公式的信息反馈机制
2.
Minimizing Cost Filtering Algorithm for Spam E-mail Based on Bayesian;
基于贝叶斯公式的最小损失垃圾邮件过滤算法
3.
An Anti-Spam E-mail Filtering Method Based on Bayesian;
基于贝叶斯公式的垃圾邮件过滤方法
5) Bayesian
Bayes
1.
Recognition of target using Bayesian data fusion method;
采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标识别
6) Bayesian
Bayesian法
1.
Estimation of pharmacokintic parameters of valproic acid by Bayesian approach in epileptic patients;
Bayesian法估算丙戊酸动力学参数
参考词条
Bayesian theorem
Bayesian networks
Bayesian inference
Bayesian regularization
Bayesian factor
Bayesian networks
Bayesian formula
Bayesian discriminance
Bayesian statistics
Bayesian approach
Bayesian model
Bayesian theory
Bayesian method
Bayesian principle
bayesian method
Bayesian regularization
有限型子集
机身腹部
补充资料:贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前,经济主体对各种假设有一个判断(先验概率),设为,{}。
关于先验概率的分布,通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时,一般假设各先验概率相同),较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后,当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布,通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时,一般假设各先验概率相同),较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后,当事人对各假设的判断(后验概率)为
,= 1, 2, %26#8230;, (5.5)
在实际经济生活中,信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段,设已进行了 次采样( =1,2,%26#8230;),此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1, 2, %26#8230;, (5.6)
其中,表示在第次采样前对假设的判断,当 =1时即表示第一次采样前的先验概率,从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例,即,将其记为。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。