用先驗概率造句子，“先驗概率”造句

該模型首先假設系統的所有狀態都是可能發生的，並對系統中的各個元件設定一個先驗概率。

貝葉斯神經網絡中，每個權值和誤差被視爲隨機變量，它們的先驗概率分佈是遵從正態分佈的。

針對這一問題，根據貝葉斯方法，利用概率進行分析，並對其中的先驗概率改用極大似然佑計處理，對可能遭敵空襲的地面目標進行判估排序，並結合示例進行計算和驗*。

再爲貝葉斯網絡賦值，確定先驗概率和條件概率。

在計算似然值時使用先驗概率，能爲確定合理的類別數提供依據。

此方法有效地解決了在先驗概率未知的條件下，如何動態可變且快速地劃分模糊域的問題。

它透過市場調查增加資訊量，對先驗概率進行修正，從而提高決策者對未來可能*的把握，達到降低決策風險的目的。

而且，應用粗糙集理論不需要事先確定事件的先驗概率。

不要讓自己被比較顯眼的數據事實錨定，而忽視了在它之上還應該加一個事件的先驗概率。

貝葉斯方式是依據新的資訊從先驗概率得到後驗概率的一種方式。

貝葉斯定理的講解很棒，重要的是貝葉斯的思維方式，而不是記住那個公式： 後驗概率=相似率×先驗概率 貝葉斯與*僞的相關，意識到基礎概率的重要。——培養“貝葉斯直覺”。 條件概率倒置：出現某種症狀的確診概率與確診後出現某種症狀的概率混爲一談。病人關注前者，醫生知道後者。

首先，根據以像素點周邊像素值爲條件求得的先驗概率，選取適當的嵌入位置。

引入像素強度的先驗概率分佈模型，運用模擬退火算法選擇合適的鄰域結構，獲得強度的最優估計。

在最大似然法的程序實現中，採用了最小距離法提供先驗概率。