上册确定性与不确定性课件-谢丹军

上册确定性与不确定性课件谢丹军-这份课件将带领你深入了解确定性与不确定性的概念，比较它们的特点，并介绍解决不确定性的方法，如贝叶斯定理、决策树和支持向量机什么是确定性与不确定性确定性是指事件或系统能够以确定的方式进行，结果可预测和重复不确定性则指事件或系统存在多个可能结果，无法准确预测确定性的定义和特点定义特点12确定性是指事物以确定的方式进行，结果可确定性系统具有稳定性、确定性、可预测性预测和可重复性的特点不确定性的定义和特点定义1不确定性是指事物存在多个可能结果，无法准确预测特点2不确定性系统具有不可预测性、随机性和多样性的特点确定性与不确定性的比较确定性不确定性结果可预测和重复存在多个可能结果，无法准确预测确定性系统的例子钟表计算机程序按照事先设定的规则和结构，以确定的方式显示时根据编写好的算法和逻辑，以确定的方式运行间非确定性系统的例子骰子天气预报掷骰子的结果不确定，可能出现1-6的任意数字天气预报虽根据数据模型预测，但仍存在误差和不确定性何时需要考虑不确定性当面临不确定的情况，无法准确预测结果或多种可能性时，就需要考虑不确定性，并采取相应策略来应对传统方法解决不确定性的限制限制需求12传统方法未能完全解决不确定性问题，存在随着问题的复杂化，需要更高效、准确的方预测误差和处理复杂性的限制法处理不确定性引入不确定性的需求在实际应用中，很多问题涉及不确定因素，需要综合考虑多个可能性，为此引入不确定性分析方法来提高决策的效果基于概率的方法基于概率的方法是一种处理不确定性的常用工具，通过概率分布来描述和预测事件的可能性贝叶斯定理贝叶斯定理是一种基于先验概率和观测数据，更新事件发生概率的数学公式朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，基于贝叶斯定理实现对多类别分类问题的决策决策树决策树是一种基于特征选择和信息熵的分类算法，在不确定性环境中进行决策信息熵的概念信息熵是衡量信息不确定性的度量，用于评估信息中包含的不确定性大小熵在决策树中的应用决策树通过计算信息熵来选择最优的特征，以最大化信息增益，提高决策的准确性最大化信息增益的目标通过最大化信息增益，决策树能够选择最具区分性的特征，提高分类准确性支持向量机支持向量机是一种常用的分类算法，通过构建超平面来区分不同类别的样本推断机的基本概念推断机是一种基于概率的图模型，用于推断变量之间的关系和未知变量的状态感知机算法感知机算法是一种经典的二分类算法，通过迭代优化模型参数来实现对线性可分数据的分类最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机是一种基于支持向量机的回归算法，通过最小化误差平方和来拟合回归函数。