在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。
A
举一反三
- 在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为 A: Bel(A)≤Pl(A) B: Bel(A) C: Bel(A)≥Pl(A) D: Bel(A)>Pl(A)
- 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（
- 中国大学MOOC: 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（ ）
- 在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。 A: Bel B: ≤Pl C: D: Bel E: ＜Pl F: G: Bel H: ≥Pl I: J: Bel K: ＞Pl L:
- 证据理论的基本思想是：先定义一个概率分配函数；然后利用该函数建立相应的（ ），以分别描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度；并利用这些函数进行推理。 A: 信任函数 B: 似然函数 C: 类概率函数 D: 模糊函数
内容
- 0
证据理论的基本思想是：先定义一个概率分配函数；然后利用该函数建立相应的（ ），以分别描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度；并利用这些函数进行推理。 A: 信任函数 B: 似然函数 C: 类概率函数 D: 模糊函数
- 1
【单选题】极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。 A. 便于似然函数求导 B. 将求极大值问题转化为求极小值问题 C. 提高似然函数灵敏度 D. 便于似然函数求和
- 2
在EM算法的E步中，通过迭代地增加（）来完成优化的过程。 A: 似然函数的上界 B: 似然函数 C: 似然函数的下界 D: 先验分布
- 3
极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。
- 4
在证据理论中，设样本空间D=｛h1，h2，h3｝，如果概率分配函数为M（｛h1｝）=0.87, M（｛h2｝）=0.066, M（｛h3｝）=0，则似然函数Pl（｛h1｝）为（ ）