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正态分布的贝叶斯估计
1 经验
贝叶斯
和James-Stein
估计
法
答:
正态分布
场景,在
贝叶斯
框架下,观测值 可以来自参数 的正态分布,而 又可以服从某种分布,即:根据贝叶斯规则:其中 是 的边缘概率分布:此节关注先验为正态分布场景。为了描述简单,且不失一般性。如果 是 ,且 ,则:现实中我们只能通过观测值 来
估计
,定义为 ,则其估计值得风险...
贝叶斯估计
、最大似然估计、最大后验概率估计
答:
就是
正态分布
中 的最大似然
估计
。 最大似然估计的求解步骤: 最大后验概率估计,英文为Maximum A Posteriori Estimation,简写为MAP。回到抛硬币的问题,最大似然估计认为使似然函数 最大的参数 即为最好的 ,此时最大似然估计是将 看作固定的值,只是其值未知;最大后验概率分布认为 是一个随机变量,即 具有某种概率...
贝叶斯
的理论分析
答:
在现实世界中有时会出现这种情况。(如已知为
正态分布
了,根据标记好类别的样本来
估计
参数,常见的是极大似然率和
贝叶斯
参数估计方法)(2)如果我们不知道任何有关被分类类别概率
分布的
知识,已知已经标记类别的训练样本集合和判别式函数的形式,那我们就需要从训练样本集合中来估计判别式函数的参数。在现...
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...
贝叶斯
公式计算后验
分布
、共轭分布
答:
后验分布: 通过
贝叶斯
公式,结合先验分布和似然函数得出的参数更新后的概率分布。2. 计算案例实战演示如何计算:离散变量: 如产品不合格率案例,先验分布为二项分布,通过观察抽取数据的分布计算后验。连续变量: 如
正态分布的
参数,先验分布如何影响后验分布,如逆伽马分布的共轭性。3. 共轭分布的魔力共轭...
贝叶斯
分析基础——可信度、模型和参数
答:
第四步是得到后验
分布
。
贝叶斯
推论会针对众多的参数值重新分配可信度,最终得到的后验分布与实验数据具有一致性。下图展示了参数 的后验分布,注意下图展示的并不是实验数据的分布,而是参数的分布。可以看出,可信度最高的斜率参数大约为4.1。下图同样展示了
估计
的参数值的不确定性,一种描述不确定性的方法是计算置信度...
贝叶斯
分类中假定2类的类条件分布概率是
正态分布
怎么求先验概率_百度知 ...
答:
用matlab求态布概率函数normpdf使用格式 Y = normpdf(X,mu,sigma)mu——均值μ sigma——标准偏差σ 例:>> Y = normpdf(1.5,0.5,1)Y = 0.24197
贝叶斯
分类中假定2类的类条件分布概率是
正态分布
怎么求先验概率_百度知 ...
视频时间 00:50
如何理解
贝叶斯估计
??
答:
根据
贝叶斯
公式,进行统计推断,在垃圾邮件分类方面应用很广,方法简单,具有很好的稳定性和健壮性
在最大似然
估计
中,如何处理估计方程无解的情况?
答:
在最大似然
估计
中,如果估计方程无解,那么我们需要采取一些措施来解决这个问题。以下是一些可能的方法:1.重新审视模型假设:首先,我们需要检查我们的模型假设是否正确。如果模型假设不正确,那么我们的估计方程可能会无解。例如,如果我们假设数据是
正态分布的
,但实际上数据并不满足这个假设,那么我们的...
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