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贝叶斯后验概率计算例题
请教一下什么是先验概率和
后验概率
?
答:
未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的
计算
要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过
贝叶斯
公式,用先验概率和似然函数计算出来。
请教一下什么是先验概率和
后验概率
?
答:
未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的
计算
要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过
贝叶斯
公式,用先验概率和似然函数计算出来。
最大似然概率和
后验概率
的区别
答:
接下来先验概率就派上用场了。根据
贝叶斯
公式 ,P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)我们可以知道 P(脑残|头痛)=P(头痛|脑残)P(脑残)/P(头痛)注意,(头痛|脑残)是先验概率,那么利用贝叶斯公式我们就可以利用先验概率把
后验概率算
出来了。P(头痛|脑残)=脑残的人中头痛的人数/脑残的人数 这样只需要...
1.
概率
图模型
答:
其中P(X)为:
贝叶斯
公式写成另外的一种常见的符号形式:其中D表示观察到的数据,也成为Evidence, w表示相应的参数。 p(D|w)表示似然函数(likehood function)。P(w)成为参数w的先验。p(w|D)表示参数w的
后验概率
。 所以可以得到:其中 优点:图模型分为三类。常用于描述变量之间的因果关系 ...
贝叶斯
定理(转载)
答:
3)
后验概率
P(A|B)称为'后验概率'(Posterior probability),即在B事件发生之后,我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后,对女神喜欢你的概率重新预测。 带入
贝叶斯
公式
计算
出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% *1.5=75% 因此,女神经常冲你笑,喜欢上你的概率是75%。这说明,女神...
贝叶斯
定理
答:
求解问题:已知信息:应用
贝叶斯
定理:造成这么不靠谱的误诊的原因,是我们无差别地给一大群人做筛查,而不论测量准确率有多高,因为正常人的数目远大于实际的患者,所以误测造成的干扰就非常大了。 根据贝叶斯定理,我们知道提高先验概率,可以有效的提高
后验概率
。 所以解决的办法倒也很简单,就是先锁定...
如何用matlab
计算贝叶斯
公式
答:
贝叶斯
分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式
计算
出其
后验概率
,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化,它遵循“多数占优”这一基本原则。一、分类器的基本概念经过了一个阶段的模式识别学习,对于模式和模式类的概...
怎么理解先验概率和
后验概率
答:
未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的
计算
要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过
贝叶斯
公式,用先验概率和似然函数计算出来。
如何通过
贝叶斯
网络来解决数据挖掘中的最大似然估计问题?
答:
3.定义似然函数:似然函数描述了观测数据出现的条件概率。在
贝叶斯
网络中,每个节点的似然函数取决于其子节点的值。根据问题的具体情况,可以选择合适的似然函数。4.
计算后验概率
:后验概率是给定观测数据的情况下,节点取某个值的概率。在贝叶斯网络中,可以通过传播
算法
来计算后验概率。传播算法从根节点...
先验概率和
后验概率
是什么?
答:
未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
:后验概率是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的
计算
要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过
贝叶斯
公式,用先验概率和似然函数计算出来。
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