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贝叶斯后验分布
贝叶斯
统计与经典统计的主要区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量
贝叶斯
统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个
概率分布
去描述,这个分布就是先
验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,概率与概率分布是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
贝叶斯
统计与经典统计的主要区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量
贝叶斯
统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个
概率分布
去描述,这个分布就是先
验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,概率与概率分布是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
先验知识是什么意思
答:
先验知识是什么意思:提前验证的知识。在进行学习或推理之前,已经具备的关于问题领域的先前知识或经验。
机器学习中的采样(sampling)方法是要解决什么类型的问题?
答:
在机器学习的广大领域中,采样(sampling)技术究竟扮演着怎样的角色?它是一种至关重要的策略,尤其在面对那些理论计算复杂度极高,如
贝叶斯
分析中的
后验分布
问题时。当后验分布的形态极其复杂,常规的高维积分方法无法准确地计算期望等关键的统计特性时,采样技术就犹如一剂良药,通过马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC...
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...
基于
贝叶斯
框架的单细胞可变剪切算法
答:
而
后验概率
分布 P(ψ1-ψ2 | D) 可以较好判断某基因是否发生差异可变剪切。所以依据
贝叶斯
理论,需要求出后验概率分布 P(ψ1-ψ2 | D) 。 对于某一个基因,我们的目的是通过该基因的先验分布和似然函数计算 P(ψ | D) 的期望(均值),以及对应的ψ 的均值: 接下来,为了便于计算和判断,我们需要计算后验...
Neyman-Pearson定理与
贝叶斯
统计学有何不同?
答:
此外,Neyman-Pearson 定理和
贝叶斯
统计学在处理不确定性和风险方面也有所不同。Neyman-Pearson 定理主要关注如何控制第一类错误概率,即避免拒绝真实的原假设。而贝叶斯统计学则更加关注如何平衡不同决策的风险和效益,通过计算
后验分布
来评估不同决策的不确定性。综上所述,Neyman-Pearson 定理和贝叶斯统计...
善用
贝叶斯
公式做决策
答:
贝叶斯
定理本质上是一个很简单的规则:当你收到新的论据(B)时, 它会用来改变你对某个假设的信任度。你首先赋予某个事件一个"先验概率", 然后通过新证据来修正, 得到一个"
后验概率
", 然后把这个"后验概率"变成新的"先验概率", 再做一次修正, 如此循环往复...这也就是机器学习训练模型的最朴实...
BSTS侦测时间序列变化点
答:
推断过程分为三个阶段:首先进行训练阶段的采样,接着通过Gibbs采样模拟
后验
预测
分布
,最后计算每个干预点的因果影响。Gibbs采样不仅增强数据处理的效率,还在数据增强和模拟步骤中展现出强大优势。静态回归参数的采样则通过减去其他状态成分,结合Gamma分布进行,展现出算法的巧妙性和效率。尽管算法看似线性,但...
95置信区间
答:
1、95%置信区间指的是某个总体参数的真实值有95%的
概率
会落在测量结果的区间内。2、例如:通过测量某班级学生的考试成绩,得到有95%的置信水平该班成绩的置信区间在60分到80分之间。3、那么可以说:在多次抽样后,由95%的样本得到的区间会包含该班学生考试的平均成绩的真值。4、...
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