因为贝叶斯决策利用的是后验概率分布,所以,参数的先验概率分布不可以选择广义先验分布。(<br/>)
因为贝叶斯决策利用的是后验概率分布,所以,参数的先验概率分布不可以选择广义先验分布。(<br/>)
先验分析 未知类型：{'label': 'source', 'content': '先验分析', 'isMemberControl': 0, 'type': 181} A: 是根据先验概率进行决策分析 B: 是根据后验概率进行决策分析 C: 是一种完全不确定型决策分析 D: 一般比后验分析更可靠
先验分析 未知类型：{'label': 'source', 'content': '先验分析', 'isMemberControl': 0, 'type': 181} A: 是根据先验概率进行决策分析 B: 是根据后验概率进行决策分析 C: 是一种完全不确定型决策分析 D: 一般比后验分析更可靠
先验概率与后验概率一定不相同
先验概率与后验概率一定不相同
关于先验概率和后验概率，正确的有（ ）。 A: 先验概率由是由历史的经验和资料数据给出的 B: 后验概率是认识问题的不断循环反复 C: 后验概率是对先验概率的校正和再认识 D: 后验概率是条件概率
关于先验概率和后验概率，正确的有（ ）。 A: 先验概率由是由历史的经验和资料数据给出的 B: 后验概率是认识问题的不断循环反复 C: 后验概率是对先验概率的校正和再认识 D: 后验概率是条件概率
贝叶斯分类器一定需要知道准确的先验概率吗？ A: 不需要，因为新的信息会逐步修正先验概率 B: 需要，因为后验概率计算需要使用先验概率 C: 不需要，因为后验概率的计算与先验概率无关 D: 其余3种说法都不对
贝叶斯分类器一定需要知道准确的先验概率吗？ A: 不需要，因为新的信息会逐步修正先验概率 B: 需要，因为后验概率计算需要使用先验概率 C: 不需要，因为后验概率的计算与先验概率无关 D: 其余3种说法都不对
先验概率是通过经验和资料得到的某一假设发生的概率，后验概率是通过新的附加信息，对该假设发生的概率的一种修正，所以后验概率大于先验概率。
先验概率是通过经验和资料得到的某一假设发生的概率，后验概率是通过新的附加信息，对该假设发生的概率的一种修正，所以后验概率大于先验概率。
举例说明医学现象中的先验概率和后验概率.
举例说明医学现象中的先验概率和后验概率.
已知原因求解件发生的概率通常被叫做条件概率，也叫先验概率。
已知原因求解件发生的概率通常被叫做条件概率，也叫先验概率。
p(x(t)|si(t))用于表示( ) A: 条件概率 B: 后验概率 C: 先验概率 D: 似然概率
p(x(t)|si(t))用于表示( ) A: 条件概率 B: 后验概率 C: 先验概率 D: 似然概率
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率