文件名称：贝叶斯决策例程
文件大小：9KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-01-12 02:59:18
贝叶斯 例程
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)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。
【文件预览】：
贝叶斯决策上机程序
----Matlab函数调用()
--------main.m(856B)
--------main1.m(457B)
----贝叶斯分类1()
--------Bayes.m(3KB)
--------balance-scale.names(2KB)
--------balance-scale.data(6KB)
----贝叶斯分类()
--------main.m(5KB)
--------MixGaussian.m(1KB)
--------GuassianBayesModel.m(1KB)