66问答网
所有问题
当前搜索:
正态先验分布的共轭后验分布
贝叶斯公式计算
后验分布
、
共轭分布
答:
选择
共轭先验
,计算更简洁,如正态分布参数的先验选择。3.1 贝塔
分布的共轭
性以贝塔分布为例,其
后验分布
与似然函数的参数有关,计算过程展现了共轭的便利性。3.2 正态分布参数的共轭
先验正态
分布参数的共轭选择,如逆伽马分布,是贝叶斯线性回归中的关键,它的特点和形式将在后续深入探讨。
常见指数分布族参数
的共轭先验分布
推导
答:
正态
分布</ 正态分布 N(x; μ, σ²) 的均值μ,其
共轭先验
同样来自正态分布。
先验分布
N(m, s²) 影响着μ的探索,当样本 x~N(μ, σ²) 时,
后验分布
为我们提供了μ的新视角...σ²
的共轭
先验则为倒伽马分布 IGa(n/2+α, β+n·Var(x)/2),展现出参数...
如何理解
先验分布
和
后验分布
?
答:
一、
先验分布
。在进行贝叶斯统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率
分布的
了解程度。二、
后验分布
。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先验分布计算得到的新的概率分布,叫做后验分布。...
后验分布
如何与
先验分布
相比较?
答:
如果我们知道了
先验分布
和似然函数,那么可以通过贝叶斯公式来计算
后验分布
。具体来说,后验分布可以表示为:$$p(theta|X)=p(X|theta)timesp(theta)$$其中,$p(X|theta)$是似然函数,$p(theta)$是先验分布。
理解β分布及
共轭分布
答:
该
先验分布
被称为似然函数
的共轭
先验。
共轭先验
的概念必须基于似然函数进行讨论。在抛硬币的例子中,我们通过对似然函数的归一化得到了 分布,因此若将先验分布也设为 分布,对
后验分布的
计算在代数上将十分简便。除了二项分布- 分布外,
正态
分布-正态分布、泊松分布- 分布也是常见的共轭分布。
wishart
分布的
5个性质
答:
和 且二者独立。Inverse-Wishart分布:如果一个正定矩阵B的逆矩阵 服从Wishart分布 ,那么称服从Inverse-Wishart分布 Inverse-Wishart分布常作为Bayes中多元
正态分布的
协方差阵
的共轭先验分布
假设独立同分布的 ,那么
后验
条件分布 === 回到原问题
先验分布
、
后验分布
、似然估计这几个概念是什么意思,它们之间的关系是什...
答:
Prior(先验): 在观测前,对原因
概率的
初始信念 Likelihood(似然): 基于原因的观测结果发生的概率 Evidence(证据): 不考虑原因,单纯基于结果的
概率分布
通过这样的解释,我们可以看出,
先验分布
和
后验分布
描绘了我们对原因的信念随着观察结果的改变而变化的过程,而似然估计则是这种变化的具体体现。理解...
数理统计第16讲(贝叶斯点估计:先验信息,
先验分布
,
后验分布
)
答:
贝叶斯统计学派的推断策略是结合三种信息:条件分布(总体信息)、样本信息以及随机变量的
先验分布
。他们通过计算后验分布,赋予未知参数一个更接近真实情况的估计,这个过程用贝叶斯公式来实现,其中关键在于理解分母的常数性质和密度函数的积分性质。对于
后验分布的
计算,如果使用充分统计量,其结果与样本信息...
先验概率
分布和
后验概率
分布在机器学习
中有
怎么样的应用?
答:
在机器学习中,
先验概率
分布和后验概率分布是非常重要的概念。先验概率分布是指在没有任何数据的情况下,我们对参数的猜测。而后验概率分布则是在有了新的数据之后,我们对参数的更新。先验概率分布和
后验概率分布的
应用非常广泛。例如,在贝叶斯优化中,我们通过
后验分布
来描述目标函数的不确定性。采样是...
共轭分布的
使用环境
答:
共轭分布
是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是,在贝叶斯公式包括多种概率
分布的
情况下。使这些分布的未知参数在试验前被赋予的物理意义,延续到试验后,便于分析,这个物理意义可以延续到后续
分布中
进行解释,同时从
先验
变换到
后验
过程中从数据中补充的知识也容易有物理解释。贝叶斯学派试图描述观察者在...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
常见共轭先验分布及后验分布
二项分布的共轭先验分布为
泊松分布的共轭先验分布
共轭先验分布有什么用
共轭先验分布
共轭先验分布证明
共轭先验的优缺点
共轭先验
贝叶斯估计与共轭先验