贝叶斯决策
统计学术语
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全信息下,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。
贝叶斯决策属于
风险型决策
,决策者虽不能控制客观因素的变化,但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率,并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。
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:
1、已知
类条件概率密度
参数表达式和
先验概率
。
2、利用
贝叶斯公式
转换成
后验概率
。
3、根据后验概率大小进行决策分类。
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最新修订时间:2021-11-23 13:30
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