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贝叶斯先验概率公式
python实现资产配置(2)--Blacklitterman 模型
答:
因为做出主观判断必然是从外界获取得到了这些资产的收益率变化信息), 而相应的, 后验预期收益率也可以从后验概率密度函数中得到. 具体的推导可以看我的这篇文章: 从
贝叶斯
定理到贝叶斯推断 .BL模型的求解步骤包括下面几步:(1) 使用历史数据估计预期收益率的协方差矩阵作为
先验概率
密度函数的协方差.(2)...
pattern recognition and machine learning这本书怎么看
答:
当然,有些模型书中也提到,有不同层次上的
贝叶斯
网络。有的是仅仅对参数w赋予一个
先验分布
,而对于其他的参数(hyperparameter)仅仅是作为模型参数,就是假设是一个渡固定的数值,然后再通过learn evidence function,其实说白了就是MLE,来寻找最佳的超参数α,β...。相比于把线性参数w,以及各种超参数α,β...全部作...
什么是机器学习
答:
四、朴素
贝叶斯
模型 啥叫贝叶斯?贝叶斯就是在已知某条件的前提下,推算某事件发生的概率。它强调我们在预测一个事物前,要根据已有信息推断一个
先验概率
。用举个例子:如何肿瘤化验结果推断患者是否真正得癌?在计算这个概率之前,我们首先要知道先验概率,即癌症本身的发病率为多少,以及化验检测的准确率是...
概率
论在线代中的价值有哪些?
答:
贝叶斯
推断:贝叶斯推断是一种基于
概率
论的统计推断方法,它在机器学习、数据挖掘等领域有广泛的应用。在线性代数中,我们可以使用矩阵和向量来表示贝叶斯模型中的参数和变量,从而利用线性代数的工具进行高效的计算和推理。概率论在这里提供了一种框架,使我们能够将
先验
知识和观测数据结合起来,得到更加准确的...
对总体参数的具体数值所作的陈述称为()。
答:
1、参数估计与
贝叶斯
统计 在贝叶斯统计中,参数估计并不仅仅基于样本数据,而是结合了
先验
信息。与传统的频率派统计不同,贝叶斯派认为先验信息是不可或缺的,并且应该与样本数据结合起来以获得对参数的更全面的理解。在贝叶斯框架下,参数不再是未知的固定值,而是具有
概率分布
的随机变量。2、参数估计的挑战...
现代
贝叶斯
与多臂老虎机
答:
定义 是 的
先验概率
密度,此时以 产生 , 产生y,则0时刻选择a正确概率:定义 为指示函数, 时 :如果没有关于 的先验,则先验视为各个 是一样的, 是均匀分布。 观测到奖励情况后,通过
贝叶斯
方法进行更新, 。t时刻:随机概率匹配用 来分配a的t+1时观测值,通过一种自然...
【ML】入门系列 之 不得不知的概念
答:
参考: 一个例子搞清楚(
先验分布
/后验分布/似然估计)
先验概率
、后验概率以及共轭先验 哇咔咔,在搞了几个小时查了n多网页之后,终于弄明白了,那叫一个醍醐灌顶,那叫一个恍然大悟,那叫一个豁然开朗!不过现在自己可能理解地还是不是很透彻,留个坑,日后补充...
baye的中文是什么意思?
答:
在信念网络、决策树等机器学习算法中,
贝叶斯
定理通常被用于推断因果关系、分类问题、模型训练等。通常,贝叶斯定理可以表示为P(A|B) = P(B|A)P(A) / P(B),其中P(A)为
先验概率
,P(B|A)为条件概率,P(A|B)为后验概率。贝叶斯定理的理论基础非常重要,因此在数据分析和机器学习领域中得到广泛...
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