应用与背景 语言模型 主题模型-隐语义分析与矩阵分解  Latent Semantic Indexing (LSA), SVD and MF 主题模型-概率隐语义分析  Probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSA) 多项式分布、狄利克雷分布与共轭  Conjugate Prior, Dirichlet Distribution and Conjugate 主题模型-隐狄利克雷分布  Latent Dirichlet Allocation (LDA)

诊断试验的准确性指标包括灵敏度、特异度、预测值和似然比。其中,诊断试验的似然比可帮助医生从验前概率获得验后概率。当医疗环境与研究环境相似、收治患者符合研究入组标准时,应用诊断试验研究的似然比有助于对目标疾病进行诊断与鉴别诊断

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调 查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调 查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为 单位按月调查取得有关收入

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查

本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开放性测试中,该方法的总体查全率为85.19%,查准率为83.03%,FMeasure为84.10%;简称的查全率为67.18%,查准率为74.14%。目前该方法已应用于中文关系的抽取系统

1.1(3)将AUB拆成互不相交的集合的并:AUB=A(b-)=aub-A,再由 概率的可加性可得 (4)因为BCA,所以A=BUA-B,由此可得。 1.3当A∩B≠中时,(A)共有16个元素。当∩B=中时,o(A)有8个元素。不难写出

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得到的估计量可能不同,于是提出问题 1.应该选用哪一种估计量? 2.用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 (2)有效性 (3)致性

一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量