基于后驗(yàn)概率的有限偏序分類(lèi)模型.pdf_第1頁(yè)
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1、本文在估計(jì)參數(shù)時(shí)采用了Gibbs抽樣.這里要估計(jì)的參數(shù)是二項(xiàng)分布的參數(shù).我們通過(guò)真實(shí)狀態(tài)屬于某個(gè)給定上集合的個(gè)體數(shù)不斷的變化從而調(diào)整二項(xiàng)分布的參數(shù),這是因?yàn)槔昧似蚣喜胚_(dá)到這樣的效果.對(duì)于有限偏序分類(lèi)模型用序貫分類(lèi)的方法可以大大減少試驗(yàn)的個(gè)數(shù).本文針對(duì)Tatsuoka(2002)<'[1]>的例子在序貫分類(lèi)方面做了一些新的嘗試,并與Shannon熵法做了比較.本文提出了對(duì)模糊情況的一種處理方法.因?yàn)閷W(xué)生具不具有某種能力不能簡(jiǎn)單的看他

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