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极大贝叶斯似然估计
贝叶斯估计
和
极大似然估计
答:
极大似然估计
与
贝叶斯估计
是统计学中两种对模型的参数的确定的方法,两种参数估计方法使用不同的思想。前者来自于频域派,认为参数是固定的,我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数;而后者属于贝叶斯派,认为参数也是服从某种频率分布的,已有的数据只是在这种参数的分布下产生的,所以,直观理...
机器学习里的
贝叶斯估计
是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一...
答:
首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是
极大似然估计
。极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响。因此如果样本数据不能很好反映模型的情况,那么得到的参数估计结果就会有较大偏差。举个简单的例子,我们都知道抛一枚普通硬币,出...
最大
似然估计
,最大后验估计以及
贝叶斯估计
的理解整理
答:
在机器学习的殿堂中,参数估计是基石,它们如磁铁般吸引着模型的灵魂——参数。最大
似然估计
(MLE)和最大后验估计(MAP)是其中的双子星,而
贝叶斯估计
则以独特的视角照亮了统计推理的路径。参数,如同线性模型中的斜率与截距,是构建模型的关键。我们常区分两点估计,如最大似然的精准点断与区间估计的宽...
估计
理论估计方法
答:
极大似然估计
则基于似然函数的概念。给定一组观测值Y和未知参数θ,似然函数p(Y|θ)表示在给定θ的条件下Y出现的概率。极大似然估计就是寻找使p(Y*|θ)达到最大值的θ,通常用θ*表示。
贝叶斯估计
则更注重主观信息,需要预先设定随机参量θ的概率密度函数p(θ)和代价函数C(θ,θ*)。在n次测量后...
贝叶斯估计
、最大
似然估计
、最大后验概率估计
答:
频率学派的代表是最大
似然估计
;
贝叶斯
学派的代表是最大后验概率估计。 在贝叶斯统计中,如果后验分布与先验分布属于同类,则先验分布与后验分布被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验。 在概率论中,Beta分布也称Β分布,是指一组定义在 区间的连续概率分布,有两个参数 。Beta分布的概率密度为: 其中, ...
估计
理论的基本内容
答:
常用的估计方法有最小平方误差估计,
极大似然估计
和
贝叶斯估计
。最小平方误差估计是使次观测值与理论计算值的绝对误差在平方和意义下为最小,并由此求得估计量。极大似然估计是以似然函数的概念为基础的。例如,用Y来表示一组观测量,θ表示一组未知参量,则条件概率密度函数p(Y|θ)是Y和θ两者的...
【转】
极大似然估计
详解
答:
解决的办法就是,把估计完全未知的概率密度p(x|w i )转化为估计参数。这里就将概率密度估计问题转化为参数估计问题,
极大似然估计
就是一种参数估计方法。当然了,概率密度函数的选取很重要,模型正确,在样本区域无穷时,我们会得到较准确的估计值,如果模型都错了,那估计半天的参数,肯定也没啥意义了...
如何通过
贝叶斯
网络来解决数据挖掘中的最大
似然估计
问题?
答:
通过
贝叶斯
网络来解决数据挖掘中的最大
似然估计
问题,可以按照以下步骤进行:1.构建贝叶斯网络:首先,根据问题的需求和领域知识,构建一个合适的贝叶斯网络。这个网络应该包含所有与问题相关的变量,并且变量之间应该有正确的依赖关系。2.定义先验概率:在贝叶斯网络中,每个节点都有一个先验概率,表示在给定其...
最大
似然估计
量和
贝叶斯估计
量有何区别?
答:
最大
似然估计
量和
贝叶斯估计
量都是统计学中常用的参数估计方法,但它们之间存在一些区别。首先,最大似然估计量是一种基于样本数据的参数估计方法,它通过最大化似然函数来估计参数的值。而贝叶斯估计量则是一种基于先验概率和后验概率的参数估计方法,它通过计算后验概率密度函数的最大值来估计参数的值。...
极大似然估计
和
贝叶斯估计
的区别
答:
最大
似然估计
是参数固定,
贝叶斯
是概率变换,所以最大似然是贝叶斯的特例
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