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贝叶斯后验估计
贝叶斯估计
的
后验
中位数估计的定义,推断方法,举例
答:
用后验分布的中位数去估计参数的值,得到的点估计就叫后验中位数估计
,得到的结果往往类似于经典统计学里的最大似然估计量。还可以知道,基于后验分布(它是未知参数的分布,类似于经典统计里面的枢轴量的分布),可以对参数进行区间估计、假设检验等统计推断。 贝叶斯方法的核心就是贝叶斯公式。
在
贝叶斯
算法中,先验概率和
后验
概率有何区别?
答:
后验概率是指在进行观测或实验之后,根据实际观测到的数据对事件发生的可能性进行的估计
。它是通过将先验概率与观测数据相结合来计算得出的。后验概率是对先验概率的修正和更新,它反映了我们对问题的新的认识和理解。在贝叶斯算法中,我们使用先验概率来表示我们对某个假设的信念程度,然后通过观测数据来更...
贝叶斯估计
、最大似然估计、最大
后验
概率估计
答:
贝叶斯估计是最大后验估计的进一步扩展,
贝叶斯估计同样假定 是一个随机变量,但贝叶斯估计并不是直接估计出 的某个特定值,而是估计 的分布
,这是贝叶斯估计与最大后验概率估计不同的地方。在贝叶斯估计中,先验分布 是不可忽略的。回到抛硬币的例子中,在已知 的情况下,描述 的分布即描述 , 是一种后验分布。如果后...
最大
后验估计
(MAP)的简单介绍?
答:
最大
后验估计
(maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP),是
贝叶斯
学派的法宝之一。与统计学派不同,贝叶斯学派认为在做估计之前,人们对要估计的实物先有一个经验性的判断,然后根据数据调整对这个实物的判断。而这个经验性的判断就是先验概率,而经过调整之后的概率称作后验概率。最大后验估...
后验
期望
估计
怎么算
答:
使用贝叶斯估计法进行计算。
具体方法如下:使用后验分布的众数作为的点估计的众数后验估计
。,使用后验分布的中位数作为的点估计的后验中位数估计,使用后验分布的期望作为的点估计的后验期望估计。
先验概率与
后验
概率及
贝叶斯
公式
答:
后验
概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,如
贝叶斯
公式中的,是“执果寻因”问题中的“因”。先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的计算要以先验概率为基础。 二、A prior probability is a marginal probability, interpreted as a description of what is known about a ...
全概率公式和
贝叶斯
公式(先验概率和
后验
概率)
答:
0.9 = 0.1 p(A|B1) = 0.95, p(A|B2) = 0.5, 求 p(B1|A), 通过
贝叶斯
公式即可求解。这里机器调整良好的概率 p(B1)=0.9 是由以往的数据得出,为 先验概率 。已知产品合格,求机器调整良好的概率 p(B1|A) 是通过产品合格的信息加以修正得出的,称为
后验
概率 。
参数
估计
的几种方法
答:
贝叶斯估计
:先验知识的力量与MLE不同,贝叶斯估计引入了先验知识,不追求单一的参数值,而是计算参数的
后验
分布。预测过程则基于这个分布,对所有可能的参数值进行积分或求和,提供了参数不确定性的全面视角。贝叶斯方法的优点在于它能够平衡观测数据与先验知识,提供参数估计的不确定性描述。最大后验概率估计...
贝叶斯估计
的其他信息
答:
4.极大
后验
假设学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h,h被称为极大后验假设(MAP)确定MAP的方法是用
贝叶斯
公式计算每个候选假设的后验概率,计算式如下:h_map=argmax P(h|D)=argmax (P(D|h)*P(h))/P(D)=argmax P(D|h)*p(h) (h属于集合H)最后一步,去掉了P...
先验概率和
后验
概率计算公式
答:
贝叶斯
公式:P(Y|X) = P(X|Y)*P(Y)/P(X)先验概率(prior probability):这个概率是通过统计得到的,或者依据自身依据经验给出的一个概率值,这里P(Y)就是先验概率;
后验
概率:根据观察到的样本修正之后的概率值,这里P(Y|X)就是后验概率 例子:假设玩英雄联盟这个事件是X,性别这个事件为Y,...
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