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什么是先验概率
在贝叶斯算法中,
先验概率
和后验概率有何区别?
答:
在贝叶斯算法中,
先验概率
和后验概率是两个重要的概念。先验概率是指在进行观测或实验之前,根据已有的知识和经验对事件发生的可能性进行的估计。它是基于我们对问题的了解程度和先验知识来做出的预测。先验概率通常是主观的,并且可以通过统计方法进行修正和更新。后验概率是指在进行观测或实验之后,根据实际...
条件概率和
先验概率
有
什么
区别
答:
先验概率
:指决策者基于自己的知识、经验,对某事件在未来发生可能性大小的一种估计值。条件概率是指:已知某特定情况(或事件)发生的前提下,某事件在未来发生可能性的一种估计值,定义式P(A|B)=P(AB)/P(B), 要求P(B)>0.从条件概率的定义看,它可以视作一种后验概率---掌握了某种...
先验概率
、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数
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”问题中的果。
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。解释下来就是,在已知果(B)的前提下,得到重新修正的因(A)的概率P(A|B),称为A的后验概率,也即条件概率。后验概率可以通过贝叶斯公式...
信号检测论
先验概率
是
什么
?
答:
先定概率决定了在一个实验组中的有效信号的与总体信号之间的比例,明确划分出了在这个实验组中的有效信号与噪声的数量。先定概率的大小与击中概率和虚惊概率的大小成正比。先定概率与
先验概率
是不一样的,先定概率是随着实验者在可变动的范围内自主取值的,而先验概率是根据以往经验所定下来的一个概率,...
全概率公式和贝叶斯公式(
先验概率
和后验概率)
答:
这里p(A)用全概率公式替换 在事件 A已经发生的条件下,贝叶斯可用来寻找导致 A发生各种原因 的概率,即执果所因, 又叫 逆概率公式 。
先验概率
:p(A), p(B) 这种由以往数据所得到的单个概率叫先验概率。后验概率 :p(A|B), p(B|A) 在由某个条件后得到的概率叫后验概率。(...
什么是先验
呢?
答:
通常意义上理解,同“经验”相对,意为先于经验的,但为构成经验所不可或缺的。但此概念涉及对近代西方哲学基本问题的探讨,在不同语境,词义有微妙的区别。中文里面还有“
先验概率
”这种译法,它对应的英文术语是“prior probability”,是常常在贝叶斯定理中出现的项目。这里的“先验”是“先于检验”、...
先验概率
是一种精确的概率值对吗
答:
不对。
先验概率
是一个主观的预测,精确性较难保证,后验概率是根据客观证据计算得出的,精确性更高,与真实情况更贴近。先验概率是一种精确的概率值这句话是不对的。先验概率(priorprobability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。
贝叶斯定理进阶1:
先验概率
的重新理解
答:
再次,贝叶斯定理中的先验概率和后验概率都是相对某一个时刻的。如果'观测1'、'观测2'、'观测3'随时间先后到来, P(原因i|观测1) 对于观测1而言是后验概率(因为使用了观测1的信息),但对于观测2而言又
是先验概率
。 P(原因i|观测1,观测2) 对于观测1、观测2来讲是后验概率,但又是观测3的...
贝叶斯决策理论中,两种经典的策略包括
答:
贝叶斯决策属于风险型决策,决策者虽不能控制客观因素的变化,但却掌握其变化的可能状况及各状况的
分布概率
,并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:已知类条件概率密度参数表达式和
先验概率
;利用贝叶斯公式转换成后验概率;根据...
贝叶斯定理计算怎么做?
答:
贝叶斯定理 在引出贝叶斯定理之前,先学习几个定义:边缘概率(又称
先验概率
):某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的:在联合概率中,把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率,而消去它们(对离散随机变量用求和得全概率,对连续随机变量用积分得全概率),这称为边缘化(marginalization)...
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