Априорная вероятность

Cтраница 2

Искомая априорная вероятность равна Л0 / а, где Л0 - площадь поверхности исходного образца. [16]

Априорную вероятность Р ( А) гипотезы [ или априорные шансы О ( А) и правдоподобные отношения Хх и Av, приписанные ПП, задают эксперты. Если одно из доказательств X или У либо оба подтверждаются с вероятностью 1, то из формул (3.18) и (3.19) соответственно можно определить апостериорные шансы и апостериорную вероятность А, но если доказательства включают надежные данные, то применяют следующий приближенный метод. [17]

Неизвестны априорные вероятности - случайная выборка. [18]

Известны априорные вероятности - селективная выборка. Если известны априорные вероятности классов Р ( со (), i 1 2, то можно извлечь N P ( ui) N и N2 P ( ( az) N объектов соответственно из классов coi и cog и проверить эти объекты с помощью заданного классификатора. Такой процесс известен как селективная выборка. [19]

Неизвестны априорные вероятности - случайная выборка. [20]

Известны априорные вероятности - селективная выборка. Если известны априорные вероятности классов P ( coj), z 1 2, то можно извлечь N P ( d) i) N и N2 P ( a2) N объектов соответственно из классов coi и cog и проверить эти объекты с помощью заданного классификатора. Такой процесс известен как селективная выборка. [21]

Если априорные вероятности характеризуют возможность появления различных значений параметров с до получения наблюдений за сигналами системы, то апостериорные вероятности описывают частоты появления тех же значений параметров после того, как к априорной информации добавлена информация, извлеченная из наблюдений и. Поэтому в качестве оценок целесообразно принимать такие значения параметров, которые соответствуют наибольшим апостериорным вероятностям. [22]

Если априорные вероятности неизвестны, то можно выбрать In kc, напр, из условия минимальности ошибки неверной дискриминации или из условия обращения в нуль математич. Вообще говоря, выбор критерия оптимальности, как правило, определяется характером самой задачи. [23]

Априорная плотность вероятности отказа. [24]

Эти априорные вероятности с точки зрения надежности далеко не равнозначны. [25]

Что априорная вероятность сигналов а а - равна нулю. [26]

Если априорные вероятности P ( i) для всех с классов равны, то слагаемым log / ( ог) можно пренебречь. Как и прежде, в случае неравных априорных вероятностей, при принятии решения несколько большее предпочтение отдается классу, априорно более вероятному. [27]

Набор априорных вероятностей нам неизвестен. [28]

Неравенство априорных вероятностей гипотез учитывается дополнительным множителем, равным отношению соответствующих априорных вероятностей. [29]

Значение априорных вероятностей Pi и условных вероятностей Р ( у) позволяет оценить неопределенность знаний о времени после снятия показания с часов. [30]

Страницы: 1 2 3 4