帮助中心
关于我们
知识中心首页
个人中心
注册
登录
首页
数据资源
图书
图像
百科
问答
工具书
课程
知识服务
知识图谱
知识脉络
图书专题
知识问答
学习平台
更多
开放平台
文本分析API
概念检索API
同义词API
知识问答API
32014509
人工智能中的概率统计方法
作者:张尧庭
中图分类:
工业技术
->自动化、计算机 ->自动化基础理论
出版日期:1998-3-1
主题词:数理统计-应用-人工智能
分享到：
阅 读
收 藏
这个是隐藏的空行
内容简介
本书内容包括：似然比推理，信任函数、规则与信任函数，多元信任函数与知识的表示和获取，似然比统计推断。
目录
第一章 绪论
11
阅读
§1.1 信息的不确定性
11
阅读
§1.2 概率方法面临的困难
12
阅读
§1.3 度量理论的重要性
14
阅读
§1.4 效用函数
17
阅读
第二章 似然比
20
阅读
§2.1 概率与似然比
20
阅读
§2.2 信息与似然比
23
阅读
§2.3 事件与似然比
28
阅读
§2.4 似然比的作用
32
阅读
第三章 信任函数
35
阅读
§3.1 信任函数的定义
35
阅读
§3.2 D-S合成规则
38
阅读
§3.3 扩充与条件信任函数
41
阅读
§3.4 似然函数与信任函数
44
阅读
§3.5 一个例子的讨论
47
阅读
§3.6 图形信任函数
51
阅读
第四章 规则与信任函数
57
阅读
§4.1 信任结构与规则
57
阅读
§4.2 复杂信任结构的分解
59
阅读
§4.3 不确定性的传播
62
阅读
第五章 多元信任函数与知识的表示和获取
66
阅读
§5.1 知识表示的模型
66
阅读
§5.2 基于多元信任函数的知识表示
69
阅读
§5.3 主要算法
72
阅读
§5.4 评注
82
阅读
§5.5 专家系统中的不确定推理方法
82
阅读
第六章 似然比与统计推断
93
阅读
§6.1 广义贝叶斯假设
93
阅读
§6.2 似然比检验
96
阅读
§6.3 统计与常识推理
99
阅读
更多...
这个是隐藏的空行
写书评
（不超过2000个字符）
这个是隐藏的空行
这个是隐藏的空行
最新评论
标签
信任
函数
概率
推理
评注
规则
不确定性
统计
困难
度量
分解
知识
传播
重要性
讨论
常识
专家
检验
例子
事件
信息
算法
理论
图形
条件
同类书籍推荐
精彩笔记
谁收藏过这本书？
