贝叶斯决策模型及实例分析

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贝叶斯决策举例

贝叶斯决策举例

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三、风险型决策
其主要的步骤如下:
(1)已知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。 利用已学过的条件概率、乘法公式及全概率公式得到后验概率的贝叶斯 公式如下:
公式成立表示在A成立的情况下, 事件Bi成立的概率,=P(Bi A)/P(A).
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P(Bi│A) =
P(A│Bi )P(Bi )
∑ P(A│Bi )P(Bi )
i=1 n
, i = 1,2,3,…,n
(2.5)
公式表示若事件B1,B2,…,Bn构成一 个完备事件组且都有正概率,则对任意一 个事件A都有公式成立
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三、风险型决策
贝叶斯决策是决策分析中最重要的方法之一,但需要解决两方面问题。
经营该产品是有利可图的,下一步应该决策是否需要聘请博瑞咨询公司。 根据咨询公司对市场预测的准确性,H1=预测市场畅销,H2=预测市场 滞销,根据题意得
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三、风险型决策
P(H1 │Q1)=0.95, P(H2│Q1)=0.05
P(H1 │Q2)=0.10, P(H2│Q2)=0.90
由全概率公式得,咨询公司预测该产品畅销和滞销的概率分别为
= =
0.95×0.8 0.78 0.10×0.2 0.78
≈ 0.9744 ≈Βιβλιοθήκη 0.0256Page 24
P(H1 │Q2)P(Q2)
三、风险型决策
P(Q1 │H2)=
P(Q2 │H2)= P(H2│Q1)P(Q1) P(H2) P(H2)
=
= 0.05×0.8 0.22 0.90×0.2 0.22

贝叶斯决策模型及实例分析

贝叶斯决策模型及实例分析

贝叶斯决策模型及实例分析贝叶斯决策模型及实例分析一、贝叶斯决策的概念贝叶斯决策,是先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在使用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。

风险型决策是根据历史资料或者主观推断所确定的各类自然状态概率(称之先验概率),然后使用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。

这种决策方法具有较大的风险,由于根据历史资料或者主观推断所确定的各类自然状态概率没有通过试验验证。

为了降低决策风险,可通过科学试验(如市场调查、统计分析等)等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息,以进一步确定或者修正自然状态发生的概率;然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案,这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在使用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称之贝叶斯决策方法。

二、贝叶斯决策模型的定义贝叶斯决策应具有如下内容贝叶斯决策模型中的构成部分:)(,θθPSAa及∈∈。

概率分布SP∈θθ)(表示决策者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。

这一概率称之先验分布。

一个可能的试验集合E,Ee∈,无情报试验e0通常包含在集合E之内。

一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。

概率分布P(Z/e,θ),Zz∈表示在自然状态θ的条件下,进行e试验后发生z结果的概率。

这一概率分布称之似然分布。

一个可能的后果集合C,Cc∈与定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。

每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a与θ。

.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)},并可写成u(e,z,a,θ)。

三、贝叶斯决策的常用方法3.1层次分析法(AHP)在社会、经济与科学管理领域中,人们所面临的常常是由相互关联,相互制约的众多因素构成的复杂问题时,需要把所研究的问题层次化。

所谓层次化就是根据所研究问题的性质与要达到的目标,将问题分解为不一致的构成因素,并按照各因素之间的相互关联影响与隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型。

贝叶斯博弈例子

贝叶斯博弈例子

贝叶斯博弈例子
以下是 8 条关于贝叶斯博弈例子:
1. 你想想在牌桌上呀,就像咱打牌的时候,你先根据对手前面出的牌来判断他手里大概有啥牌,这不就是贝叶斯博弈嘛!比如说你看到对手老是出小牌,那是不是大概率他手里大牌不多呀!
2. 去商场买东西砍价也有点这个感觉呢!你看商家报价,然后根据他的态度和表情猜测他的底线,这也是一种贝叶斯博弈嘞!要是他看起来很犹豫,那是不是代表咱还能往下砍砍价呀!
3. 在求职面试的时候呀,你得根据面试官的提问和反应来调整自己的回答策略,这难道不是贝叶斯博弈吗?好比面试官一直追问某个问题,那就得想着更深入地回答呀!
4. 学生时代考试猜答案也能算呢!当你不确定一个题目的答案时,根据以往对这类题目的了解去猜测,这不是贝叶斯博弈是啥呀!哎呀,要是以前做过类似的,那猜对的几率不就大多啦!
5. 谈恋爱的时候其实也有哦!你通过对方平时的言行举止来判断他的喜好和想法,这算不算是在进行贝叶斯博弈呢?比如说他总提到某个东西,那是不是表示他可能很喜欢呀!
6. 参加比赛的时候呀,观察对手的表现来调整自己的战术,这就是活生生的贝叶斯博弈呀!要是看到对手有个弱点,那不就得抓住机会嘛!
7. 玩游戏抢地盘的时候呢,根据其他玩家的行动来决定自己该怎么行动,不也是贝叶斯博弈嘛!他们都往左边去了,那右边是不是咱的机会就来了呀!
8. 去市场买菜的时候呀,看着菜的品质和价格,还有老板的态度,来决定要不要买,这就是一种贝叶斯博弈嘛!要是老板很热情,菜看着也不错,那咱肯定更愿意买啦!
我觉得贝叶斯博弈在我们生活中可太常见了,很多时候我们都在不知不觉中运用着它呢!。

贝叶斯决策例子

贝叶斯决策例子

贝叶斯决策练习某石油公司拟在一片估计含油的荒地上钻井。

如果钻井,费用为150万,若出油的概率为0.55,收入为800万元;若无油的概率为0.45,此时的收入为0。

该公司也可以转让开采权,转让费为160万元,但公司可以不担任何风险。

为了避免45%的无油风险,公司考虑通过地震试验来获取更多的信息,地震试验费用需要20万元。

已知有油的情况下,地震试验显示油气好的概率为0.8,显示油气不好的概率为0.2;在无油条件下,地震显示油气好的概率为0.15,而显示油气不好的概率为0.85。

又当试验表明油气好时,出让开采权的费用将增至400万元,试验表明油气不好时,出让开采权费用降至100万元,问该公司应该如何决策,使其期望收益值为最大。

解:该公司面临两个阶段的决策:第一阶段为要不要做地震试验,第二阶段为在做地震试验条件下,当油气显示分别为好与不好时,是采取钻井策略还是出让开采权。

若用A 1表示有油,A 2表示无油;用B 1表示地震试验显示油气好,B 2表示地震试验显示油气不好。

由题意可知:1211211222()0.55 ()0.45(|)0.8 (|)0.2(|)0.15 (|)0.85P A P A P B A P B A P B A P B A ======由贝叶斯公式计算得到:11111111212()(|)0.440.44(|)0.867()(|)()(|)0.440.06750.5075P A P B A P A B P A P B A P A P B A ====++ 同理,有: 2112220.0675(|)0.1330.50750.11(|)0.2230.49250.3825(|)0.7770.4925P A B P A B P A B ======该问题对应的决策树图采用逆序的方法,先计算事件点②③④的期望值:事件点 期望值② 800×0.867+0×0.133=693.6(万元)③ 800×0.223+0×0.777=178.4(万元)④ 800×0.55+0×0.45=440(万元) 在决策点2,按max[(693.6-150),400]=543.6万元,故选择钻井,删除出让开采权策略; 在决策点3,按max[(178.4-150),100]=100万元,故选择出让开采权,删除钻井策略; 在决策点4,按max[(440-150),160]=290万元,故选择钻井策略。

贝叶斯模型的应用案例

贝叶斯模型的应用案例

贝叶斯模型的应用案例
嘿,朋友们!今天咱们来聊聊贝叶斯模型那些超有意思的应用案例。

比如说在医疗领域,医生诊断病情不就经常用到贝叶斯模型嘛!就像你头疼去看医生,医生会根据以往的经验和各种症状的概率来判断你可能得了啥病。

哎呀,要是没有贝叶斯模型,医生得多难办呀!他们得像没头苍蝇一样乱撞,而不是像现在这样有理有据地给出诊断结果。

在天气预报中也是一样啊!气象员预测明天会不会下雨,他们会把各种因素考虑进去,这不就是贝叶斯模型在起作用嘛!就如同他们有一个神奇的水晶球,能透过层层迷雾看清天气的走向,这多厉害呀!你想想,如果没有这个模型,我们可能就会被突然的大雨淋成落汤鸡,那多悲催呀!
再看看市场营销领域,企业要推出新产品,他们得知道消费者会不会喜欢呀!贝叶斯模型就能帮忙啦。

这就好像企业有了一双能看透消费者心思的眼睛,知道该往哪个方向努力才能赢得消费者的欢心。

如果他们瞎打乱撞,那得浪费多少资源和时间呀!
贝叶斯模型还在很多其他领域发挥着重要作用呢,难道不是吗?它就像是一个默默无闻的超级英雄,在背后悄悄地为我们解决各种难题,让我们的生活变得更加有序和美好。

所以呀,贝叶斯模型真的是超级厉害的!不要小瞧它哦,它可在无数地方默默地奉献着呢!它让我们的决策更明智,让我们少走很多弯路,难道我们不应该对它竖起大拇指吗?。

贝叶斯决策例子

贝叶斯决策例子

贝叶斯决策练习某石油公司拟在一片估计含油的荒地上钻井。

如果钻井,费用为150万,若出油的概率为0.55,收入为800万元;若无油的概率为0.45,此时的收入为0。

该公司也可以转让开采权,转让费为160万元,但公司可以不担任何风险。

为了避免45%的无油风险,公司考虑通过地震试验来获取更多的信息,地震试验费用需要20万元。

已知有油的情况下,地震试验显示油气好的概率为0.8,显示油气不好的概率为0.2;在无油条件下,地震显示油气好的概率为0.15,而显示油气不好的概率为0.85。

又当试验表明油气好时,出让开采权的费用将增至400万元,试验表明油气不好时,出让开采权费用降至100万元,问该公司应该如何决策,使其期望收益值为最大。

解:该公司面临两个阶段的决策:第一阶段为要不要做地震试验,第二阶段为在做地震试验条件下,当油气显示分别为好与不好时,是采取钻井策略还是出让开采权。

若用A 1表示有油,A 2表示无油;用B 1表示地震试验显示油气好,B 2表示地震试验显示油气不好。

由题意可知:1211211222()0.55 ()0.45(|)0.8 (|)0.2(|)0.15 (|)0.85P A P A P B A P B A P B A P B A ======由贝叶斯公式计算得到:11111111212()(|)0.440.44(|)0.867()(|)()(|)0.440.06750.5075P A P B A P A B P A P B A P A P B A ====++ 同理,有: 2112220.0675(|)0.1330.50750.11(|)0.2230.49250.3825(|)0.7770.4925P A B P A B P A B ======该问题对应的决策树图采用逆序的方法,先计算事件点②③④的期望值:事件点 期望值② 800×0.867+0×0.133=693.6(万元)③ 800×0.223+0×0.777=178.4(万元)④ 800×0.55+0×0.45=440(万元) 在决策点2,按max[(693.6-150),400]=543.6万元,故选择钻井,删除出让开采权策略; 在决策点3,按max[(178.4-150),100]=100万元,故选择出让开采权,删除钻井策略; 在决策点4,按max[(440-150),160]=290万元,故选择钻井策略。

贝叶斯生活中的例子

贝叶斯生活中的例子

贝叶斯生活中的例子
1.垃圾邮件过滤:贝叶斯定理可以用来计算某个邮件是垃圾邮件的概率。


过已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征,可以根据贝叶斯定理来计算某个邮件是垃圾邮件的概率,并根据概率来进行分类。

2.疾病诊断:假设某种疾病在人群中的患病率较低,我们可以通过贝叶斯定
理来计算某个人患有该疾病的概率。

已知该疾病的患病率和检测准确率,通过计算可以得到某个人在测试结果为阳性的情况下,真正患有该疾病的概率。

3.彩票预测:贝叶斯定理还可以用来预测彩票的中奖号码。

通过分析历史数
据和概率分布,可以计算出每个号码出现的概率,并根据这些概率来预测未来的中奖号码。

4.推荐系统:贝叶斯定理也可以用于推荐系统中。

通过分析用户的兴趣和历
史行为,可以计算出用户对某个物品或服务的喜好程度,并据此向用户推荐最有可能感兴趣的内容。

5.语音识别:在语音识别领域,贝叶斯定理可以帮助将输入的语音转换为文
字。

通过建立语音和文字之间的概率模型,可以最大程度地减少错误率和不确定性。

毕业论文贝叶斯决策分析

毕业论文贝叶斯决策分析

毕业论文贝叶斯决策分析贝叶斯决策分析是一种基于统计学原理的决策方法,它能够通过概率模型和贝叶斯定理来评估不确定情况下的决策风险和收益。

本文将介绍贝叶斯决策分析的基本原理和应用,以及其在实际问题中的应用。

首先,我们来了解一下贝叶斯决策分析的基本原理。

贝叶斯决策分析是基于贝叶斯定理的推理方法,它将概率模型和决策问题相结合。

在贝叶斯决策分析中,我们首先通过观察到的数据来估计模型的参数,然后使用这些参数来计算各种可能的决策结果的概率,最后选择具有最大期望收益的决策。

对于一个具体的决策问题,我们首先需要构建一个概率模型,该模型将描述不同决策结果和不同事件之间的概率关系。

然后,我们需要通过观察已知的数据来估计概率模型的参数。

一旦我们估计出参数,我们就可以根据贝叶斯定理来计算不同决策结果的后验概率,即在给定已知数据的条件下,不同决策结果发生的概率。

最后,我们选择具有最大期望收益的决策结果作为最优决策。

贝叶斯决策分析可以在各种不确定性决策问题中应用。

例如,在医学诊断中,我们可以使用贝叶斯决策分析来根据病人的症状和检测结果来确定病人是否患有其中一种疾病。

在金融投资中,我们可以使用贝叶斯决策分析来评估不同投资策略的风险和回报,并选择最优的投资组合。

在工程设计中,我们可以使用贝叶斯决策分析来评估不同设计方案的可行性和效益,并选择最优的设计方案。

贝叶斯决策分析的应用还包括决策树、朴素贝叶斯分类器、最大期望算法等。

决策树是一种基于贝叶斯决策分析的决策模型,它通过将决策问题划分为一系列决策节点和结果节点,从而形成一棵树状结构来进行决策。

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯决策分析的分类方法,它假设不同特征之间相互独立,然后使用贝叶斯定理来计算不同类别下的后验概率,最后选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。

最大期望算法是一种基于贝叶斯决策分析的参数估计方法,它通过迭代优化来估计参数的最大似然值。

总之,贝叶斯决策分析是一种有效的决策方法,它能够通过概率模型和贝叶斯定理来评估不确定情况下的决策风险和收益。

管理决策分析第二版第5章贝叶斯决策分析

管理决策分析第二版第5章贝叶斯决策分析

例5.2 试对该企业新产品开发方案进行决策。
根据历年资料,该产品各需求状态的概率分
别为p(θ1)=0.3,p(θ2)=0.4,p(θ3)=0.3。为 使新产品开发产销对路,该拟试销作市场调 查,试销结果可能有三种:需求量大(H1)、 需求量一般(H2)、需求量小(H3)。调查结 果值的可靠性如下表所示:
该企业收益期 望值能增加: 只要试销所需费用不超过3万元,就应该进行 市场调查;否则,则不应进行试销。
例5.2
3、验后分析: 在试销费用不超过3万元的情况下,进行试
销,能使该企业新产品开发决策取得较好 的经济效益;若试销费用不超过3万元,则 不应进行试销。
若试销结果是该产品需求量大或一般,则 应该选择方案a1,即引进大型设备;
因此,只要调查费用不超过0.0301万元,就应该 进行市场调查;否则,则不应进行市场调查。
例5.1
3、验后分析:综上所述, 在咨询公司收费不超过0.0301万元的情况下
,进行市场调查,能使该企业新产品开发 决策取得较好的经济效益;否则,不做市 场调查。
若调查结果是该产品畅销,则应该选择方 案a1,即生产新产品;
若调查结果是该产品滞销,则应该选择方 案a2,即不生产新产品。
例5.2
某企业为开发某种新产品需要更新设备,有
三种方案可供选择:引进大型设备(a1)、引进 中型设备(a2)、引进小型设备(a3)。市场对该 新产品的需求状态也有三种:需求量大(θ1)、 需求量一般(θ2) 、需求量小(θ3) 。根据市场 预测,企业的收益矩阵如下(单位:万元) :
P(Hi/θj) H1 H2 H3
θ1 θ2 θ3 0.6 0.2 0.2 0.3 0.5 0.2 0.1 0.3 0.6

决策分析第4章-贝叶斯决策分析方法

决策分析第4章-贝叶斯决策分析方法
N
H ( X ) pi log pi
i 1
可证明,当p1 = p2= … = pn = 1/n时,H(X) = logn最大,此 时,随机变量X的不确定性最大,随着H(X)的减小,X的 不确定性减低,当X是确定量时,信息熵为0
信息量可以定义为“获得信息前后的信息熵之差” 信息熵(information entropy)的概念是信息论创始人香农
均为0.25
方案a1的收益期望值为:750/4 方案a2的收益期望值为:180/4 方案a3的收益期望值为:350/4
所以最佳方案为a1Biblioteka 17回顾:损失值和损失矩阵
损失值:指由于决策者不知道实际上将发生哪一种自然状 态,致使所做的决策不是实际最优的决策所带来的损失
损失值函数:r(a, θ),表示自然状态θ下采用方案a带来的 机会损失
4
目录
1 贝叶斯定理回顾 2 行动函数和贝叶斯风险 3 贝叶斯决策分析方法 4 获得情报信息的途径
5 情报的价值及后验预分析
5
条件概率
6
贝叶斯定理
k=1,2,…,n
7
贝叶斯定理的例子
p(x |2 ) C142 0.38 0.74
p(x |1) C142 0.34 0.78
8
分析及结论
r (2 ) R(2, ) p( ) 50.4 * 0.1 38.8* 0.15 49.6 * 0.25 55* 0.5 50.76 显然,行动规则2的贝叶斯风险较小! 30
小结
行动规则
情报信息
损失矩阵
得到采取某种行 动方案的概率
得到特定行动 规则和自然状 态条件下的决
策风险
得到采取某种 行动规则的贝
如果自然条件为θ2(200万桶油井)

贝叶斯决策分析课件

贝叶斯决策分析课件

02 先验概率与似然函数
先验概率
先验概率
在贝叶斯决策分析中,先验概率是指根据历史数据或其他 信息,对某个事件或状态发生的可能性进行的估计。
确定先验概率的方法
确定先验概率的方法包括主观概率法、历史数据法、专家 评估法等。这些方法根据不同的情况和数据来源,对事件 或状态的可能性进行评估。
先验概率的特点
降维与特征选择
通过贝叶斯方法进行特征选择和降维,提高机器 学习模型的性能。
贝叶斯决策分析在金融风险管理中的应用
风险评估
利用贝叶斯方法评估金融风险,如市场风险、信用风险等。
信贷风险评估
通过构建贝叶斯网络模型,对信贷申请人的风险进行评估。
投资组合优化
利用贝叶斯方法优化投资组合,实现风险与收益的平衡。
贝叶斯决策分析在医疗诊断中的应用
率。
后验概率的应用场景
01
02
03
04
后验概率在决策分析中有着广 泛的应用,尤其是在处理不确 定性和主观概率的情况下。
在预测模型中,后验概率可以 用于预测未来的事件或结果。
在分类问题中,后验概率可以 用于确定某个样本属于某个类
别的概率。
在机器学习中,后验概率可以 用于确定某个模型或算法的准
确性和可靠性。
赖关系。
贝叶斯网络构建
根据领域知识和数据,构建贝叶 斯网络结构,确定节点和有向边

贝叶斯网络推理
利用贝叶斯网络进行概率推理, 计算特定条件下某变量的概率值

贝叶斯决策分析在机器学习中的应用
分类问题
利用贝叶斯分类器对数据进行分类,如朴素贝叶 斯分类器。
聚类问题
将贝叶斯方法应用于聚类分析,如高斯混合模型 。

贝叶斯定理的三个例子

贝叶斯定理的三个例子

贝叶斯定理的三个例子《贝叶斯定理的三个例子:生活中的奇妙数学》嘿,大家好呀!今天咱来聊聊贝叶斯定理,听起来是不是很高深莫测?别急,我给你举三个接地气的例子,保证让你恍然大悟。

第一个例子,就拿咱出门带伞这事来说吧。

咱平常出门前会瞅瞅窗外,要是天阴沉沉的,咱就觉得大概率得下雨,然后就带上伞。

这其实就有点贝叶斯定理的影子啦!咱对天气的判断就是基于先验知识和当前的观察。

之前下雨的情况就是先验知识,今天这阴天的样子就是新的观察。

咱根据这些综合判断要不要带伞,就像贝叶斯定理在帮咱做决定一样。

再来说说第二个例子。

比如说你去看医生,医生说你可能得了一种罕见病。

这时候可别急着慌张啊!贝叶斯定理告诉你得全面考虑。

虽然这个病罕见,但医生的初步判断也不一定就是板上钉钉的事。

咱得结合自己的整体身体情况、家族病史这些额外的信息来重新评估这个患病的可能性。

也许最后发现只是虚惊一场呢,要是不懂贝叶斯定理,可能就被医生吓得不轻啦,哈哈。

这第三个例子呢,就像猜硬币正反。

你猜了好几次正面,然后你可能就觉得下一次还是正面的概率大。

但贝叶斯定理会告诉你,每次扔硬币都是独立的事件,不管之前是啥结果,下一次正反的概率还是各占一半。

就好像生活中有些事,不能因为之前总倒霉就觉得以后也一直倒霉,得客观地看待,别被之前的经历误导咯。

这贝叶斯定理就像是生活中的一个小秘密武器,能让我们更明智地做决策。

它告诉我们不要光看表面现象就瞎判断,得结合各种因素来综合考虑。

比如说找工作吧,不能光听人家说这工作好就盲目去了,得看看自己适不适合、公司前景咋样等等。

总之呢,贝叶斯定理虽然听起来高深,但在我们生活中无处不在。

学会用它,就能让我们少走些弯路,更清楚地看待问题。

所以呀,以后遇到事别慌张,用贝叶斯定理的思维想想,说不定就能找到更好的解决办法啦!怎么样,是不是觉得挺有意思?下次我们再碰到类似的情况,就可以试着用这个神奇的定理来思考哦。

贝叶斯算法的应用实例

贝叶斯算法的应用实例

贝叶斯算法的应用实例一、引言随着人工智能技术的不断发展,贝叶斯算法作为一种常用的机器学习算法,在各个领域得到了广泛应用。

本文将介绍贝叶斯算法的基本原理和应用实例,以帮助读者更好地理解和应用该算法。

二、贝叶斯算法的基本原理贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率统计方法,其核心思想是根据先验知识和观测数据来更新概率分布。

具体来说,该算法通过计算后验概率来进行分类或预测。

1. 贝叶斯定理贝叶斯定理是贝叶斯算法的基础,其公式如下:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中,P(A|B)表示在已知B发生的情况下A发生的概率;P(B|A)表示在已知A发生的情况下B发生的概率;P(A)表示A发生的先验概率;P(B)表示B发生的先验概率。

2. 贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种常用的分类模型,它通过计算每个类别对应的后验概率来决定样本所属的类别。

具体来说,该分类器先根据训练数据计算每个类别的先验概率和条件概率,然后根据贝叶斯定理计算每个类别对应的后验概率,最后将样本归为后验概率最大的那个类别。

三、贝叶斯算法的应用实例贝叶斯算法在各个领域都有广泛应用,下面将介绍几个典型的应用实例。

1. 垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是贝叶斯算法最常见的应用之一。

该算法通过分析已知垃圾邮件和正常邮件中出现某些关键词的频率来计算每封邮件属于垃圾邮件和正常邮件的概率,并将其归为概率更大的一类。

例如,如果某封邮件中出现了“赚钱”、“免费”等关键词,则其被判定为垃圾邮件的可能性就会增加。

2. 文本分类文本分类是指将一段文本归为某个预定义类别或主题。

贝叶斯算法可以通过分析已知文本中出现某些单词的频率来计算每个类别对应的条件概率,然后根据贝叶斯定理计算每个类别对应的后验概率,并将文本归为后验概率最大的那个类别。

例如,如果某段文本中出现了“足球”、“篮球”等词,则其被判定为体育新闻的可能性就会增加。

3. 医学诊断贝叶斯算法在医学诊断中也有广泛应用。

贝叶斯决策分析

贝叶斯决策分析

实际演练,动一动脑:

假如我们在网上遇到一个好友,只知道他生日是6月, 那怎么猜测这位好友是来自南半球还是北半球?
根据公式:
知 p(x)=p(x|ω1)P(ω1)+p(x|ω2)P(ω2)
贝叶斯公式:
猜测出错的概率就是 P(error|x) = MIN[P(ω1|x),P(ω2|x)] = 0.025
用matlab绘制看着更直观:
2、案例求解方法 假设一个人为北半球人民这个事件为ω1,一个人为南 半球人民这个事件为ω2,显然一个地球人要么是南半球的 要么是北半球的,所以P(ω1)+P(ω2)=1
查资料可知:P(ω1)=0.9,P(ω2)=0.1 特征值为”生日“,及生日=x。 p(x|ω1)=rate1(红色的曲线), p(x|ω2)=rate2(蓝色的曲线)
基本概述
案例分析 评价
输入:字串
分词器
输出:字串
词典
语言模型
图1 分词器示意模型
P(Y|X) ∝ P(Y)*P(X|Y)
P(W1, W2, W3, W4 ..) = P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2, W1) * P(W4|W1,W2,W3) * ..
P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2) * P(W4|W3) ..
A:假设有100个人均来自北半球,这100个人的生日从1月到12 月的人数的分布情况如下:
3
4
5
7
10
13
14
15
12
8
5
4
B:假设有100个人均来自南半球,这100个人的生日从1月到12 月的人数的分布情况如下:
15 12 9 6 4 3 4 5 7 9 12 14

贝叶斯算法理论及实际运用案例

贝叶斯算法理论及实际运用案例

贝叶斯算法理论及实际运用案例贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率推理算法,能够对数据进行分类、预测和参数优化等多种应用。

该算法具有良好的泛化能力和计算效率,因此在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域得到了广泛的应用。

一、贝叶斯定理及其应用贝叶斯定理是指,在已知先验概率的基础上,根据新的证据来计算更新后的后验概率。

即:P(H|E) = P(E|H) * P(H) / P(E)其中,H表示假设(例如某种疾病的发病率),E表示证据(例如某个人的检测结果),P(H)表示先验概率(例如总体发病率),P(E|H)表示在假设为H的条件下,获得证据E的概率(例如检测结果为阳性的概率),P(E)表示获得证据E的概率。

贝叶斯定理可以应用于各种问题,例如疾病诊断、信用评估、风险管理等。

在疾病诊断中,我们可以根据症状、病史等信息,计算患病的概率;在信用评估中,我们可以根据用户的行为、历史记录等信息,计算支付违约的概率;在风险管理中,我们可以根据市场变化、产品特征等信息,计算投资回报的概率等。

二、贝叶斯网络及其应用贝叶斯网络是一种图形模型,用于描述变量之间的依赖关系和联合概率分布。

它由结点和有向边组成,其中每个结点对应一个变量,每条有向边表示变量之间的因果关系。

通过贝叶斯网络,我们可以对变量进行推理和预测,并且可以解释和可视化结果。

贝叶斯网络可以应用于各种领域,例如自然语言处理、生物医学研究、自动化控制等。

在自然语言处理中,我们可以利用贝叶斯网络对文本进行分类、情感分析等;在生物医学研究中,我们可以利用贝叶斯网络对基因调控、蛋白质互作等进行建模和分析;在自动化控制中,我们可以利用贝叶斯网络对机器人行为、交通规划等进行设计和优化。

三、贝叶斯优化及其应用贝叶斯优化是一种基于多项式回归和贝叶斯采样的全局优化算法,用于求解最优化问题。

它通过利用已有的采样数据和一个先验模型,来指导下一步的采样和更新后验模型,从而逐步逼近全局最优解。

第十一章贝叶斯决策分析

第十一章贝叶斯决策分析
根据预后验分析,如果认为采集信息和 进行调查研究是值得的,那么就应该决 定去做这项工作。
验后分析就是根据实际发生的调查结果 的信息修正验前概率的方法。
4.序贯分析
含有多阶段的信息搜集和数值计算的决 策情况,属于序贯分析的范围。
序贯分析包括一系列的先验分析和预后 验分析,采集新的信息和作出后验分析 和决策。
二、全概率公式
设B1、B2、……Bn是基本空间Ω中的一个 互不相容的完备事件集,则对Ω中任一事 件A,有:
n
P( A) P( ABi ) i 1
n
P( A | Bi )P(Bi ) i 1
三、贝叶斯定理
贝叶斯定理主要用来研究事物发生的原 因,即要知道在A发生的条件下,某个 “原因”Bi发生的概率。这个概率又称验 后概率。
来自乙厂”,B3=“产品来自丙厂”。则据已知条件可知:
P(A|B1)=0.95 P(A|B2)=0.80
P(A|B3)=0.65
P(B1)=0.60
P(B2)=0.30
P(B3)=0.10
则由全概率公式可知:
P( A) P(B1)P( A | B1) P(B2 )P( A | B2 ) P(B3)P( A | B3) 0.95 0.60 0.80 0.30 0.65 0.10
1.根据决策问题过去有关的资料或某些途径得到的类 似资料拟定搜集新息的新决策方案,通常在验前分析 结论的基础上画出新支路。
2.根据全概率公式求有关的边际概率,并根据贝叶斯 定理修正先验概率,由此得出的后验概率就是新决策 支路的概率分布。
3.计算新决策支路的期望值。 4.权衡新方案最终的期望值、先验分析的结论和搜集
新信息所必须支出的费用,再进行选择得出结论。
例:接前例(见P330)。

贝叶斯决策分类

贝叶斯决策分类

贝叶斯决策分类
以下是 7 条关于贝叶斯决策分类的内容及例子:
1. 嘿,你知道贝叶斯决策分类么?就好比你去超市买苹果,面对一堆不同品种的苹果,你得根据它们的外观、价格等信息来做选择,这就是一种贝叶斯决策分类呀!
2. 哇塞,贝叶斯决策分类可神奇了!就像是你纠结该穿哪件衣服出门,你会综合考虑天气、场合、自己的心情等来决定,这和它是多么相似呀!
3. 贝叶斯决策分类其实没那么难理解啦!比如你决定要不要去看一场电影,你会想想影评、自己对这类电影的喜好程度等等,这不就是在进行贝叶斯决策分类嘛!
4. 哎呀呀,贝叶斯决策分类无处不在呀!像你考试的时候,决定先做哪些题目,不就是根据题目难度、自己擅长的程度这些来决策嘛!
5. 贝叶斯决策分类真的很厉害呢!好比玩游戏选择角色,你得考虑角色技能、团队需要等,这就是贝叶斯决策分类在起作用呀!
6. 嘿嘿,贝叶斯决策分类有意思吧!就像是你点菜,要综合菜的口味、价格、大家的口味偏好来决定点什么,这也是一种贝叶斯决策分类呀!
7. 贝叶斯决策分类在生活中可太重要啦!比如你决定要不要投资一个项目,会分析各种风险、回报可能性,这不就是在运用贝叶斯决策分类嘛!
我的观点结论:贝叶斯决策分类真的和我们的生活息息相关,理解并运用它能让我们做出更明智的选择。

第五章贝叶斯决策分析

第五章贝叶斯决策分析

第五章贝叶斯决策分析
贝叶斯决策分析(Bayesian Decision Analysis)是一种基于贝叶斯统计推理的决策方法。

它以数据作为输入,利用贝叶斯统计推理以及现实世界中的模型参数等,建立统计学模型,分析不同决策情况的可能性,最终指导决策者进行最优决策。

贝叶斯决策分析采用了极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)和贝叶斯统计推理(Bayesian Statistical Inference)的方法,从而给出了可行的决策结果。

贝叶斯决策分析模型假设了有一个无穷大的条件概率分布集,即根据历史观测值估计的各种情况及其发生概率。

模型的输入包括现有信息的观测值,如目标对象或数据的性质,环境和模型参数的估计值等,以及决策者的系统目标函数。

这些输入被用来估计条件概率,即感兴趣的决策性问题中每一个状态的发生概率,以及状态特征随时间变化的概率。

有了所有的输入信息之后,贝叶斯决策分析可以给出最优决策,它是针对模型的描述做出的。

例如,一个简单的决策模型可以表示为,有两个观测变量X和Y,每个观测变量有三种状态,共有九种模式(3×3=9)。

贝叶斯公式应用举例

贝叶斯公式应用举例
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第一部分 第二部分 第三部分 第四部分 第五部分
例子:医疗诊断 金融分析 机器学习 天气预报
语音识别和自然语言处理
贝叶斯公式应用举例
➢ 贝叶斯公式是统计学和概 率论中的一个重要工具, 它用于计算在给定一些观 测数据的情况下,某个事 件发生的概率。这个概率 是根据对该事件发生的先 验知识的了解来计算的。 贝叶斯公式可以帮助我们 理解和预测随机事件的结 果,广泛应用于各种领域 ,如机器学习、医疗诊断 、金融分析等
➢ 下面我们举一个简单的例 子来说明贝叶斯公式的应 用
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例子:医疗 诊断
例子:医疗诊断
假设我们有一种疾病,它的发病率为0.1%。现在,我们要通过一个测试来诊断这个疾病。 这个测试的准确率是99%。那么,如果一个病人被测试为阳性,那么他真正患病的概率是 多少呢?
我们可以使用贝叶斯公式来解决这个问题。首先,我们知道
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THANK YOU
病人的真实 患病率是 0.1%(即 0.001)
测试的准确 率是99%(即 0.99)
如果病人真 的患病:测 试结果为阳 性的概率是 0.99
如果病人没有 患病:测试结 果为阳性的概 率是0.01(因 为准确率为 99%,所以错 误率为1%)
例子:医疗诊断
现在,假设我们进行了一次测试,结果为阳性。我们想知道在这种情况下,病人真正患病 的概率是多少 我们可以使用贝叶斯公式来计算 P(D|R) = (P(D) * P(R|D)) / P(R)
其中 P(D) 是病人的真实患病率(0.001) P(R|D) 是如果病人患病:测试结果为阳性的概率 (0.99) P(R) 是测试结果为阳性的概率(即我们要求的结果)
例子:医疗诊断
根据上述信息,我们可以代入贝 叶斯公式计算
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贝叶斯决策模型及实例分析一、贝叶斯决策的概念贝叶斯决策,是先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。

风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率(称为先验概率),然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。

这种决策方法具有较大的风险,因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。

为了降低决策风险,可通过科学试验(如市场调查、统计分析等)等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息,以进一步确定或修正自然状态发生的概率;然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案,这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率,在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。

二、贝叶斯决策模型的定义贝叶斯决策应具有如下内容贝叶斯决策模型中的组成部分:)(,θθPSAa及∈∈。

概率分布SP∈θθ)(表示决策者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。

这一概率称为先验分布。

一个可能的试验集合E,Ee∈,无情报试验e0通常包括在集合E之内。

一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。

概率分布P(Z/e,θ),Zz∈表示在自然状态θ的条件下,进行e试验后发生z结果的概率。

这一概率分布称为似然分布。

c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。

一个可能的后果集合C,C每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。

.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)},并可写成u(e,z,a,θ)。

三、贝叶斯决策的常用方法3.1层次分析法(AHP)在社会、经济和科学管理领域中,人们所面临的常常是由相互关联,相互制约的众多因素组成的复杂问题时,需要把所研究的问题层次化。

所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型。

3.1.1层次分析模型最高层:表示解决问题的目的,即层次分析要达到的目标。

中间层:表示为实现目标所涉及的因素,准则和策略等中间层可分为若干子层,如准则层,约束层和策略层等。

最低层:表示事项目标而供选择的各种措施,方案和政策等。

3.1.2层次分析法的基本步骤(l) 建立层次结构模型在深入分析研究的问题后,将问题中所包括的因素分为不同层次,如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。

(2) 构造判断矩阵判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。

在相邻的两个层次中,高层次为目标,低层次为因素。

(3) 层次单排序及其一致性检验判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。

利用判断矩阵的最大特征根,可求CI和CR值,当CR<0.1时,认为层次单排序的结果有满意的一致性;否则,需要调整判断矩阵的各元素的取值。

(4) 层次总排序计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。

由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的,而最高层是总目标,所以,层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层(总目标)的相对重要性的排序权值。

设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m;下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n,它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为:b1j,b2j,…,b nj(当B k与A j无联系时,b kj=0),则B层次总排序权值可按下表计算。

层次总排序权值计算表层次总排序的一致性检验,这一步也是从高到低逐层进行的。

如果B 层次若干因素对于上一层次某一因素A j 的单排序一致性检验指标为CI j ,相应的平均随机一致性指标为RI j ,则B 层总排序随机一致性比率为∑∑===mj jjmj jjRI aCIa CR 11类似地,当CR<0.01时,认为层次总排序结果具有满意的一致性;否则,需要重新调整判断矩阵的元素值。

3.2 盈亏转折分析法(又称平均值法)该方法的关键在于找出盈亏平衡的状态转折点θb ,在此状态转折点上各行为等价(即有相同的收益和费用,各行为的优劣一样)。

故只能用于求解两行为问题。

下面只对收益型问题推导该算法公式。

费用型问题可以依此类推。

假设在第i 个状态θj 发生时两行为的收益函数分别为),...,2,1(,222111m i b m Q b m Q i i i i =+=+=θθ式中,Q ij >=0,θi >=0,其概率p i >=0(i=1,2,…,m;j=1,2)。

且设问题有解,即θb >0存在。

在不失一般性的情况下,又为叙述方便,还设m 1>m 2(否则可调换两行为顺序标号),则必有b 1<b 2。

根据盈亏转折点θb 的概念,有下式成立:Q i1=Q i2;m 1θb +b 1=m 2θb +b 2所以2112m m b b b --=θ。

另一方面,状态θj 的均值记为θ,并有∑==mi i i P 1θθ行为j(j=1,2)的期望收益额∑==+=+=mi jj j ijij j j b m b m p EMV 1)2,1()(θθ要判断两行为的优劣,必须比较它们的期望收益值的大小。

由于))(()(1)()()()()]()[()()(2121122121211121211212111221121b m i mi i i i mi i i m i mi i i i i m m m m b b m m b b m m b b p p m m b b m m p b m p b m p EMV EMV θθθθθθθθ--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=⨯-+-=-+-=-+-=+-+=-∑∑∑∑∑=====加加上一开始假定的条件m 1>m 2所以有下列结论:当∑<-===>bj i i ib Q Q p EVPI EMV EMV θθααθθ)(,,121*1*时,; 当∑>-===<bj i i ib Q Q p EVPI EMV EMV θθααθθ)(,,212*2*时,;当时,b θθ=两行为期望收益额相等(二者之差值为零),故它们等价,无优劣之分。

费用型决策依此类推,结论正好同收益型决策问题相反:设行为j(j=1,2)在状态θi 发生时的费用支付函数V ij =m j θi +b j (i=1,2,…,m;j=1,2),且设θi >0,θb >0存在和m 1>m 2等其它条件不便,则当b θθ<时,有∑>-===bj i i iV V p EVPI EMV EMV θθαα)(,,211*1*当∑<-===>bj i i ib p EVPI EMV EMV θθααθθ)V V (,,121*1*时,有当时,b θθ=行为1.和2.同等优劣。

3.3 后验分析法如果获得了一些新的有关状态概率的情报,例如从市场信息中心购买某商品的下一年需求量信息,由专家调查、抽样检验等途径得到状态(如次品率)的样本概率等,并用它来修正原来的状态概率(即修正先验概率),就得到后验概率。

用后验概率进行贝叶斯决策,这就是后验分析法。

修正概率过程中需要消耗人力、物力和财力。

为了考虑这些因素,后验分析法增加了“抽样情报期望金额”(EVSI)和“抽样情况净收益”(ENGS)两个指标。

3.4 决策树法为了使决策方法形象化,把计算过程画成树形结构,称之为决策树。

它由节点和分支组成,它可适用于任何一种决策方法形象化。

其中节点分条件节点、决策节点和状态节点。

分别用菱形、正方形和圆形标记。

条件节点表示需要的条件费用(其值等于菱形内部的数字)。

决策节点生成各行动方案,并将最优方案的期望金额(收益或费用值)记入其内部。

状态节点生成各状态,其内数字表示某一方案期望金额(收益或费用值)。

决策节点和状态节点分别引出决策分支和状态分支,旁边的数字分别表示决策方案和状态概率。

四、实例分析4.1 层次分析法在个人理财方面的应用 4.1.1 问题的提出假设某个体有余款2万元,现理财方式有储蓄和投资两大方向,投资又分为购买股票、债券和开放式基金,分别用x i (i=1,2,3,4)表示。

对于理财来说最终目的是收入增加而风险最小。

而影响收益的因素有利率,经营者素质及企业收益能力,影响风险的主要因素主要有政治、政策风险、通货膨胀以及其它风险。

P(y i )是每种因素发生的概率,并设它们相互独立。

决策的后果是在未来一年后余款的改变,试选择一种最佳理财方案并证明你的有关结论。

4.1.2问题分析及建模每个决策者对收益和风险大小有不同的考虑,对于求稳的决策者来说,其首先考虑的是风险大小带来的损失问题,然后才考虑收益的问题,一般来说,高风险常常伴着高收益。

有的决策者追求高收益是其考虑的首要目标,对于风险却存在冒险心理,鉴于此,在投资2万元情况下,出现五种可能:al :表示可能造成2千元的损失 a2:表示可能0.5千元的损失a3:表示收益甚微,可视为无收益也无损失 a4:表示可能收益0.5千元 a5:表示可收益2千元其中对于利率带来的两种影响:收益或损失。

来年的利率变动的概率为0.1,不变为0.9,当利率改变时造成收益的概率为0.4,造成损失的概率为0.6。

如下示:利率变化的概率0.1不变化的概率0.9损失的概率0.6受益的概率0.4综上考虑:利率变动不造成收益损失的概率为0.9+0.4*0.1=0.94;利率变动造成损失的收益概率为0.1*0.6=0.06同理,政治及政策造成的两种影响的概率分别为:不造成收益损失概率为:0.8+0.2*0.5=0.9;造成收益损失概率为:0.2*0.5=0.1其它风险造成的两种影响的概率分别为:不造成收益损失的概率为:0.6;造成收益损失的概率为:0.4将各种因素对投资收益和损失列表(表1)如下:4.1.3 建立层次结构对于yl ,y2,y3,y4,为方便讨论,我们采用T.L Saty 等人提出的一种有效地处理这类问题的实用方法,即层次分析法 层次分析如下:4.1.4 形成判断矩阵依据Saty 等人提出的1-9作为尺度的方法通过两两比较得到正互反阵为:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15712/15/1133/15/17/13/115/17/113518/125781w表2 判断矩阵标度说明4.1.5 计算矩阵的特征向量和最大特征值利用软件Matlab 计算出w 0特征向量:w 0=(0.8744,0.2670,0.0613,0.1179,0.3870),最大特征λ=5.4350。

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