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题名/责任者:

基于最小风险的Bayes阈值选取准则算法及实现/于传强, 樊红东, 唐圣金著

出版发行项:

北京:科学出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-03-055512-0/CNY90.00

载体形态项:

99页:图;24cm

个人责任者:

于传强 著

个人责任者:

樊红东 著

个人责任者:

唐圣金 著

学科主题:

计算机仿真-总线-测试

中图法分类号:

TP391.97

书目附注:

有书目 (第78-79页)

提要文摘附注:

本书分为6章。第1章介绍传统的基于最小错误概率的阈值选取准则。第2章介绍贝叶斯基本理论。第3章描述基于最小风险的贝叶斯阈值选取准则及其实现方法，提出一种实时加权先验概率求解算法。第4章讨论基于核密度估计的非参数分布密度估计算法，包括基于估计点的滑动窗宽核密度估计算法、基于估计点的滑动双窗宽核密度估计算法、基于估计带的滑动窗宽核密度估计算法及基于迭代的窗宽优化算法，并给出基于估计点的滑动窗宽的核密度估计性质及其证明。第5章对基于最小风险的贝叶斯阈值选取算法进行实例验证。第6章提出一种基于贝叶斯准则的支持向量机。附录是书中涉及算法的源程序。

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