PUMA
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione     
Caroti F. Discriminazione bayesiana per successioni di eventi : applicazioni al caso di distribuzione gaussiana. Internal note IEI-B76-20, 1976.
 
 
Abstract
(English)
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Abstract
(Italiano)
Il problema affrontato è quello di assegnare ciascuno degli eventi di una sequenza osservata all'una o all'astra di due classi C1 e C2, quando in ciascuna classe la legge di distribuzione del valori possibili della grandezza osservata (o delle grandezze osservate) in corrispondenza di ciascun evento ha una forma analitica nota ai cui parametri, anzichè valori determinati, si suppone assegnato tutto un insieme di valori possibili con una data legge di distribuzione a priori. Si fa vedere come, mediante un approccio ad apprendimento Bayesiano, sia possibile, in corrispondenza di ogni evento della sequenza, utilizzare l'osservazione relativa per aggiornare l'informazione sulle due classi. Viene studiato in particolare il caso in cui le distribuzione in C1 e C2, così come la distribuzione a priori dei parametri, sono supposto gaussiane con matrici di covarianza note; si affronta infine il caso di possibile variabilità nel tempo del sistema che genera la sequenza.
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