贝叶斯决策理论概述如何的呢?

贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。

贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。

贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:

已知类条件概率密度参数表达式和先验概率

利用贝叶斯公式转换成后验概率

根据后验概率大小进行决策分类

贝叶斯公式具体是怎么样的呢?

设D1,D2,……,Dn为样本空间S的一个划分,如果以P(Di)表示事件Di发生的概率,且P(Di)>0(i=1,2,…,n)。对于任一事件x,P(x)>0,则有

P(D_j/x)=\frac{p(x/D_j)P(D_j)}{\sum^{n}_{i=1}P(X/D_i)P(D_i)}

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