posterior probability在遥感领域的中文意思
时间: 2024-03-04 16:51:22 浏览: 30
在遥感领域中,“posterior probability”通常翻译为“后验概率”,也称为“后验分布”。它是指在已知观测数据的条件下,对未知参数的概率分布进行更新和修正后得到的概率分布。在遥感图像处理和分析中,后验概率常用于地物分类、目标检测、遥感数据融合等应用中。利用后验概率可以计算不同地物或目标类别的概率分布,从而实现对遥感图像中地物或目标的自动识别和分类。后验概率的计算一般需要利用贝叶斯定理,将先验概率和似然函数结合起来,对未知参数进行推断和更新。
相关问题
posterior probability
后验概率是指在已知某些先验条件下,根据新的证据或数据所得到的概率。它是贝叶斯统计学中的一个重要概念,用于描述在已知先验概率的基础上,通过新的数据或证据来更新概率的过程。后验概率是一种基于推理和证据的概率,它可以用来评估某个假设或事件的可能性,是很多机器学习和人工智能算法中的重要概念。
在r中可以替代posterior_mean的函数有哪些
在R中,可以使用以下函数替代`posterior_mean`函数:
1. `mean()`函数:计算向量或矩阵的平均值。
2. `colMeans()`函数:计算矩阵每列的平均值。
3. `rowMeans()`函数:计算矩阵每行的平均值。
4. `apply()`函数:对矩阵的行或列进行操作,可以指定操作函数。
5. `sapply()`函数:对矩阵的每列进行操作,可以指定操作函数。
6. `rowSums()`函数:计算矩阵每行的总和。
7. `colSums()`函数:计算矩阵每列的总和。
需要根据具体的问题和数据类型选择合适的函数。
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