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1，簡要說明貝葉斯估計方法
2，貝葉斯算法
3，貝葉斯估計的介紹
4，什么是貝葉斯分析法金融方面的
5，貝葉斯方法的定義
6，貝葉斯估計的基本信息

1，簡要說明貝葉斯估計方法

利用樣本信息修改先驗(yàn)分布來得到后驗(yàn)分布，然后使用類似于“極大似然估計”等方法將進(jìn)行統(tǒng)計推斷。

簡要說明貝葉斯估計方法

2，貝葉斯算法

請查看http://baike.baidu.com/view/541856.htm

你好，你的錢追回來沒有啊？我也被騙了，后悔死了，好想知道錢能不能要回來，我所有的錢??！

貝葉斯算法

3，貝葉斯估計的介紹

貝葉斯估計，是在給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)D時，確定假設(shè)空間H中的最佳假設(shè)。最佳假設(shè)：一種方法是把它定義為在給定數(shù)據(jù)D以及H中不同假設(shè)的先驗(yàn)概率的有關(guān)知識下的最可能假設(shè)。貝葉斯理論提供了一種計算假設(shè)概率的方法，基于假設(shè)的先驗(yàn)概率、給定假設(shè)下觀察到不同數(shù)據(jù)的概率以及觀察到的數(shù)據(jù)本身。

貝葉斯估計的介紹

4，什么是貝葉斯分析法金融方面的

貝葉斯分析方法（Bayesian Analysis）提供了一種計算假設(shè)概率的方法，這種方法是基于假設(shè)的先驗(yàn)概率、給定假設(shè)下觀察到不同數(shù)據(jù)的概率以及觀察到的數(shù)據(jù)本身而得出的。其方法為，將關(guān)于未知參數(shù)的先驗(yàn)信息與樣本信息綜合，再根據(jù)貝葉斯公式，得出后驗(yàn)信息，然后根據(jù)后驗(yàn)信息去推斷未知參數(shù)的方法。

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5，貝葉斯方法的定義

英國學(xué)者T.貝葉斯1763年在《論有關(guān)機(jī)遇問題的求解》中提出一種歸納推理的理論，后被一些統(tǒng)計學(xué)者發(fā)展為一種系統(tǒng)的統(tǒng)計推斷方法，稱為貝葉斯方法。采用這種方法作統(tǒng)計推斷所得的全部結(jié)果，構(gòu)成貝葉斯統(tǒng)計的內(nèi)容。認(rèn)為貝葉斯方法是唯一合理的統(tǒng)計推斷方法的統(tǒng)計學(xué)者，組成數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中的貝葉斯學(xué)派，其形成可追溯到 20世紀(jì) 30 年代。到50～60年代，已發(fā)展為一個有影響的學(xué)派。時至今日，其影響日益擴(kuò)大。貝葉斯統(tǒng)計中的兩個基本概念是先驗(yàn)分布和后驗(yàn)分布。①先驗(yàn)分布?？傮w分布參數(shù)θ的一個概率分布。貝葉斯學(xué)派的根本觀點(diǎn)，是認(rèn)為在關(guān)于總體分布參數(shù)θ的任何統(tǒng)計推斷問題中，除了使用樣本所提供的信息外，還必須規(guī)定一個先驗(yàn)分布，它是在進(jìn)行統(tǒng)計推斷時不可缺少的一個要素。他們認(rèn)為先驗(yàn)分布不必有客觀的依據(jù)，可以部分地或完全地基于主觀信念。②后驗(yàn)分布。根據(jù)樣本分布和未知參數(shù)的先驗(yàn)分布，用概率論中求條件概率分布的方法，求出的在樣本已知下，未知參數(shù)的條件分布。因?yàn)檫@個分布是在抽樣以后才得到的，故稱為后驗(yàn)分布。貝葉斯推斷方法的關(guān)鍵是任何推斷都必須且只須根據(jù)后驗(yàn)分布，而不能再涉及樣本分布。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于貝葉斯定理的概率統(tǒng)計方法，是表示和處理不確定知識的理想模型。

6，貝葉斯估計的基本信息

1.貝葉斯法則機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)：在給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)D時，確定假設(shè)空間H中的最佳假設(shè)。最佳假設(shè)：一種方法是把它定義為在給定數(shù)據(jù)D以及H中不同假設(shè)的先驗(yàn)概率的有關(guān)知識下的最可能假設(shè)。貝葉斯理論提供了一種計算假設(shè)概率的方法，基于假設(shè)的先驗(yàn)概率、給定假設(shè)下觀察到不同數(shù)據(jù)的概率以及觀察到的數(shù)據(jù)本身。2.先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率用P(h)表示在沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)前假設(shè)h擁有的初始概率。P(h)被稱為h的先驗(yàn)概率。先驗(yàn)概率反映了關(guān)于h是一正確假設(shè)的機(jī)會的背景知識如果沒有這一先驗(yàn)知識，可以簡單地將每一候選假設(shè)賦予相同的先驗(yàn)概率。類似地，P(D)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)D的先驗(yàn)概率，P(D|h)表示假設(shè)h成立時D的概率。機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們關(guān)心的是P(h|D)，即給定D時h的成立的概率，稱為h的后驗(yàn)概率。3.貝葉斯公式貝葉斯公式提供了從先驗(yàn)概率P(h)、P(D)和P(D|h)計算后驗(yàn)概率P(h|D)的方法p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D)，P(h|D)隨著P(h)和P(D|h)的增長而增長，隨著P(D)的增長而減少，即如果D獨(dú)立于h時被觀察到的可能性越大，那么D對h的支持度越小。

你算法都有了，那報告上無非是寫寫啥是貝葉斯分類算法，自己選用什么開發(fā)工作實(shí)現(xiàn)，大體上的代碼結(jié)構(gòu)（設(shè)計那些類，類的功能和層次關(guān)系）不就ok了嗎，老師又不會看你代碼，你就是寫一坨字母上去估計也能通過開題報告。天下文章一大抄，奉勸兄臺要善于綜合利用。