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什么是贝叶斯定理
贝叶斯
学习的基本概念
答:
4. 后验概率(Posterior Probability):后验概率是在考虑了观测数据后,关于模型参数的概率分布。它
是贝叶斯
学习的核心概念,表示在观测到具体数据后,对模型参数的新估计。后验概率的计算是贝叶斯学习的目标,它通过
贝叶斯定理
得到,即后验概率等于似然函数乘以先验概率,再除以边际概率。5. 贝叶斯定理(...
为
什么贝叶斯
计算出来的概率相加不等于1
答:
问题就是出在这个估算值上,这个值,不是可以随便按照直觉估的。这个值的大小,受到P(A)/P(B)的比值限制,如果估算值取了超范围的数,就会出现问主所问的情况,P(A|B)>1。至于为
什么
P(B|A)的值是受限的,画个图看看就知道了。那么就是另一个问主追问的问题了,“
贝叶斯定理
公式:P(A|B...
Neyman-Pearson
定理
与
贝叶斯
统计学有何不同?
答:
统计功效是指当原假设为真时,正确拒绝原假设的概率;而第一类错误概率是指当原假设为真时,错误地拒绝原假设的概率。通过最大化统计功效和最小化第一类错误概率,Neyman-Pearson 定理提供了一种确定最优检验的方法。相比之下,贝叶斯统计学是一种基于
贝叶斯定理
的统计推断方法,贝叶斯统计学认为,参数本身...
关于数学。。。
答:
托勒密
定理
:四边形的两对边乘积之和等于其对角线乘积的充要条件是该四边形内接于一圆。蝴蝶定理:P是圆O的弦AB的中点,过P点引圆O的两弦CD、EF,连结DE交AB于M,连结CF交AB于N,则有MP=NP。帕普斯定理:设六边形ABCDEF的顶点交替分布在两条直线a和b上,那么它的三双对边所在直线的交点X、Y、...
贝叶斯
法则的相关原理
答:
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=argmaxP(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(D),因为它是不...
贝叶斯
法则的特点
答:
连续的,也可以是混合的。
贝叶斯定理
给出了最小化误差的最优解决方法,可用于分类和预测。理论上,它看起来很完美,但在实际中,它并不能直接利用,它需要知道证据的确切分布概率,而实际上我们并不能确切的给出证据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。
朴素
贝叶斯
朴素的原因
答:
朴素贝叶斯朴素的原因如下:1、朴素贝叶斯基于
贝叶斯定理
,使用概率模型进行分类。它假设每个输入特征是独立的,即特征之间没有相互作用。这一假设在许多实际情况下并不成立,但这种朴素假设使得模型易于理解和实现。2、朴素贝叶斯分类器还假设每个输入特征的概率分布是高斯分布(正态分布)。这种假设在某些情况...
贝叶斯
决策理论详细资料大全
答:
贝叶斯
决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观机率估计,然后用贝叶斯公式对发生机率进行修正,最后再利用期望值和修正机率做出最优决策。基本介绍 中文名 :贝叶斯决策理论 外文名 :Bayesian decision theory 别称 :暂无 提出者 ...
朴素
贝叶斯
答:
A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率
贝叶斯
公式:不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。这是一个调整因子...
贝叶斯
决策论及贝叶斯网络
答:
可以看到前边判别类别的决策树,bp,svm都是判别式模型。(从这里看出我们的终极目标还是去计算 p(c|x) ,符合现实的要求。)根据
贝叶斯定理
,要求联合概率分布,可以通过 p(c )*p(x|c)/p(x) 来得到,前者是类先验概率,后者是类条件概率,或者称似然。 p(x) 是用于归一化的证据因子,对于...
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