神经网络中置信度是什么意思

A. 怎样理解置信区间，解释95%的置信区间

置信区间（Confidence interval）是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信水平为95%的意思是多次抽样中有95%的置信区间包含未知的参数值而另外的5%则不包含真值。

置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

在现实生活中，我们在保证置信度的前提下，应尽量缩短置信区间的长度，这有利于做出正确的决策，因为保证置信度相当于是给定了准确度，而缩短置信区间长度相当于提高了信息有效密度，置信区间越长，得出的信息的有效密度越低，置信区间越短，得出的信息的有效密度越高。

比如，假设班上学生小明和小华说出的话的可信度都是90%；小明说班级的月考数学成绩平均分是在90到140之间，而小华说班级的月考数学成绩平均分是在100到120之间。选择后者，因为可以得到更加准确且有效的信息。所以，我们要找区间最短的置信区间，即找最优置信区间。

(1)神经网络中置信度是什么意思扩展阅读

计算“置信区间”是应用性研究，是做完显著度检验之后的跟进分析。显著度检验可以让人知道能在什么信心度上放弃零假设。

零假设的内容是：总体参数（例如平均值、回归系数、净回归系数）等于0或者与0没有值得关注的（显著的）差异。显著度检验中的“p值”是以正话反说的方式表示信心度。例如，p=0.05，意思是信心度为95%，亦即“放弃了零假设，但只冒了5%的犯一类错误的风险”。

详细点说，显著度检验的目的是判断一个观察到的“非零的”样本统计值是否“显著地”不同于0。检验的起点是假定零假设为真，也就是假定总体参数为0，然后预测，如果零假设真，那么有多大的概率观察到这个已经观察到的样本统计值，亦即有多大的概率抽到我们已经抽到的这个样本。

如果预测出的概率很小，比如只有5%，抽到了，意味着被预测发生概率只有5%的事件发生了，这说明预测不准确，进而说明预测所依据的零假设可能是假的。

B. RBF神经网络可以预测质量么

不管你是用RBF还是BP或别的什么，原理是一样的。
从根本性质来看，分类问题的答案是二值结果:0或1，对每一个答案，可以进一步做分类,迭代下去就可以得到更细化的分类。
从实现来看,网络产生的分类结果，实际上是一个置信度，它介于0与1间，参数设定置信度大于多少就分类为1,在这一步之间,网络已经得到置信度了，这个置信度就可以作为一个评分，也就是你说的生产质量。
比如你的训练了一个识别照片与手绘的网络，识别为照片返回1,识别为手绘返回0,那么，在得到1或0之前，这个网络实际得到的是一个“这张图是照片的可能性”这就是置信度。那么，输出0或1时，这个网络可以称为“照片/手绘分类网络”，如果输出置信度,并只输入手绘图,此网络可以称为“写实手绘评分网络”
搞这一块的，不能停留在只是简单使用现有的东西，不把原理搞明白，只能是蓝领。

C. 统计学中什么叫置信度。

所谓置信度,也叫置信水平。它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度。

概率的置信度解释表明，事件本身并没有什么概率，事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的信念证据。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。

(3)神经网络中置信度是什么意思扩展阅读

置信度：它是样本容量（即你这里的3000）和数值结果波动范围的函数。也就是说，你得到的结果会在某个特定数值附近波动，你希望知道的是波动范围到底有多大。

简单的说，置信度随着所取范围增大而减小，例如假设平均值为50分，那么45－55之间的可能性显然比35－65之间小，也就是置信度低，而出现在0－100之间的置信度则是100％，因为全部范围就这么大。

另外，样本容量一般有利于提高置信度，即人数越多所得结果越可靠，不过在达到一定界限之后对于提高置信度贡献就很小了，所以一般取一定容量就足够了。

D. 卷积神经网络为什么最后接一个全连接层

在基本的CNN网络中，全连接层的作用是将经过多个卷积层和池化层的图像特征图中的特征进行整合内，获取图像特征具容有的高层含义，之后用于图像分类。在CNN网络中，全连接层将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度(一般为输入图像数据集中的图像类别数)的特征向量。这个特征向量包含了输入图像所有特征的组合信息，虽然丢失了图像的位置信息，但是该向量将图像中含有最具有特点的图像特征保留了下来以此完成图像分类任务。从图像分类任务的角度来看，计算机只需要对图像内容进行判定，计算输入图像具体所属类别数值（所属类别概率），将最有可能的类别输出即可完成分类任务。

E. 神经网络（深度学习）的几个基础概念

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是专只有输入层、属隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

F. 机器学习中置信度，概率的区别以及怎么计算置信区

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，置信区间越大，置信水平不就越高吗？
通俗点讲的话，置信水平即是指可靠度，也就是表征一个结论的正确程度，置信水平越高，结论越可靠。放在置信区间上来讲，置信水平表征实际值落在置信区间的概率，显然置信区间越大，落在置信区间的概率越大，则置信水平越高。
注意置信度和置信水平的不同点，先有置信度才有置信区间，也就是先要给出置信度，我们才能求置信区间，因为不同的置信度，置信区间是一定不同的；而先有置信区间，才能有置信水平，只有先要求出或给出置信区间，我们才能求对应的置信水平。
这是我从数学学科的角度给出的解释，好像你把这个问题归在了物理学科了，可能有点不合你的意思，就情原谅了。

G. “置信度”是什么意思

置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。

置信水平是描述GIS中线元素与面元素的位置不确定性的重要指标之一。置信水平表示区间估计的把握程度，置信区间的跨度是置信水平的正函数，即要求的把握程度越大，势必得到一个较宽的置信区间，这就相应降低了估计的准确程度。

(7)神经网络中置信度是什么意思扩展阅读：

置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的，因此一般上说取值不会一样。 置信空间表示通过计算估计值所在的区间。 置信水平表示准确值落在这个区间的概率。

置信区间表示具体值范围，置信水平是个概率值。例如：估计某件事件完成会在10~12日之间，但这个估计准确性大约只有80%：表示置信区间（10,12），置信水平80%。要想提高置信水平，就要放宽置信空间。

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。

H. 关于数据挖掘中“支持度”和“置信度”的概念

看定义 支持度是 规则前、后 同时在数据库中出现的比率， 就是人家说的“应验”比例
置信度就是条件概率， 前件出现的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。
比如一个A->B的规则， 比如一个数据 10条记录， AB同时出现了6次， 支持度就是0.6 support(A->B)=0.6 但置信度 要算A出现的次数， 比如A如果出现了8次， 那么置信度conf(A->B) = 0.75

I. 置信度是啥意思啊

在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。

如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5（假设分布是对称的）。

如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信区间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。

(9)神经网络中置信度是什么意思扩展阅读：

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。

置信水平是描述GIS中线元素与面元素的位置不确定性的重要指标之一。置信水平表示区间估计的把握程度，置信区间的跨度是置信水平的正函数，即要求的把握程度越大，势必得到一个较宽的置信区间，这就相应降低了估计的准确程度。