Байесовский подход не предполагает начальное априорное задание предполагаемых гипотез

• верно
• неверно

Другие предметы Колледж Байесовские сети Байесовский подход априорные гипотезы интеллектуальные системы колледж статистика вероятностные модели принятие решений обучение анализ данных Новый

Ответ: Неверно.

Байесовский подход, как метод статистического вывода, действительно предполагает начальное априорное задание гипотез. Давайте разберем это подробнее.

В Байесовском подходе используются следующие основные элементы:

• Априорные вероятности: Это вероятности гипотез до получения новых данных. Они выражают наше начальное представление о том, насколько вероятна каждая гипотеза.
• Данные: Это информация, которую мы получаем и которая может повлиять на наши гипотезы.
• Постериорные вероятности: Это вероятности гипотез после учета новых данных. Они рассчитываются с использованием формулы Байеса.

Таким образом, в Байесовском подходе априорные гипотезы играют важную роль, так как они служат основой для обновления наших знаний с учетом новых данных. Без начального задания априорных вероятностей невозможно провести дальнейшие расчеты и сделать выводы.

В заключение, Байесовский подход требует начального задания гипотез, и это является одной из его ключевых особенностей.