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贝叶斯极大似然估计方差
贝叶斯估计
和
极大似然估计
答:
极大似然估计
与
贝叶斯估计
是统计学中两种对模型的参数的确定的方法,两种参数估计方法使用不同的思想。前者来自于频域派,认为参数是固定的,我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数;而后者属于贝叶斯派,认为参数也是服从某种频率分布的,已有的数据只是在这种参数的分布下产生的,所以,直观理...
贝叶斯估计
、最
大似然估计
、最大后验概率估计
答:
此时要最大化的函数变为 ,由于 的先验分布 是固定的(可通过分析数据获得,其实我们也不关心 的分布,我们关心的是 ),因此最大化函数可变为 ,根据
贝叶斯
法则,要最大化的函数 ,因此要最大化的函数是 ,而 是 的后验概率。最大后验概率估计可以看作是正则化的最
大似然估计
,当然机器学习或深度学习中的正则项通常...
贝叶斯
分类器(3)朴素贝叶斯分类器
答:
根据
贝叶斯
分类器(1)贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然 ,我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述,将贝叶斯分类问题转化成了求解 的问题,在上一篇 贝叶斯分类器(2)
极大似然估计
、MLE与MAP 中,我们分析了第一个求解方法:极大似然估计。在本篇中,我们来介绍一...
贝叶斯估计
的均方误差
答:
在
贝叶斯估计
中,均方误差可以分为两个部分:偏差和
方差
。偏差是指估计值与真实值之间的差异,而方差是指估计值的变化范围。因此,均方误差可以表示为偏差平方与方差之和。贝叶斯估计的优点是可以通过引入先验知识来提高估计的准确性和稳定性,尤其是在数据量较小、噪声较大或模型复杂的情况下更为有效。但...
极大似然估计
值和估计量的区别有哪些?
答:
极大似然估计
和估计量都是参数估计的方法,但是它们的计算方式不同。极大似然估计是一种基于
贝叶斯
定理的参数估计方法,它通过最大化样本在给定模型下的概率来估计参数值。而估计量则是指对参数进行估值的具体数值,例如均值、方差等等。
最
大似然估计
量和
贝叶斯估计
量有何区别?
答:
最
大似然估计
量和
贝叶斯估计
量都是统计学中常用的参数估计方法,但它们之间存在一些区别。首先,最大似然估计量是一种基于样本数据的参数估计方法,它通过最大化似然函数来估计参数的值。而贝叶斯估计量则是一种基于先验概率和后验概率的参数估计方法,它通过计算后验概率密度函数的最大值来估计参数的值。...
贝叶斯
分类器(1)贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和
似然
答:
统计推断主要可以分为两大类:一类是参数估计问题;另一类是假设检验问题。 关于这些问题,从20世纪上半页至今,频率学派和
贝叶斯
学派两大学派一直在辩论,也一直互相不服。贝叶斯学派的发展在二十世纪滞后于频率学派,所以我们在学校教材上学到的统计推断的方法基本上都是频率学派的,比如最
大似然估计
、卡方检验、T检验、矩...
机器学习里的
贝叶斯估计
是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一...
答:
首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是
极大似然估计
。极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响。因此如果样本数据不能很好反映模型的情况,那么得到的参数估计结果就会有较大偏差。举个简单的例子,我们都知道抛一枚普通硬币,...
为什么
极大似然估计
量在参数估计中具有优越性?
答:
3.有效性:
极大似然估计
量是在所有无偏估计量中
方差
最小的一个。这意味着在相同条件下,极大似然估计量能够更好地反映真实参数值的波动情况,具有较好的精度。4.可解释性:极大似然估计量可以给出参数的有偏估计,这有助于我们更好地理解参数的含义和作用。例如,在回归分析中,我们可以通过对极大...
朴素
贝叶斯
以及三种常见模型推导
答:
高斯朴素
贝叶斯
变成: . 了解了多元高斯分布分布之后,接下来的工作就是对参数进行估计,计算 和 . 先验概率和之前的估算方法相同,不再描述.主要是对高斯分布的均值和
方差
的估计,采用的方法仍然是
极大似然估计
. 均值的估计 是在样本类别 中,所有 的平均值; 方差的估计 为样本类别 中所有 的方差. 对于一个连续的样...
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