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似然和后验概率
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。
朴素贝叶斯分类器原理
答:
可见,先验概率,
后验概率
和
似然概率
关系密切的很。值得注意的是,A和B的顺序和这个先验后验是有关系的。A和B反了,先验
与后验
也需要反过来。举个例子来说: 桌子上如果有一块肉和一瓶醋,你如果吃了一块肉,然后你觉得是酸的,那你觉得肉里加了醋的概率有多大?对于这个问题,在吃起来是酸的条件下...
先验概率
与后验概率
及贝叶斯公式
答:
比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p,在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性。
后验概率
( posterior probability) Probability of outcomes of an experiment after it has been performed and a certain event has occured. 后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和
似然
...
基础:常见的参数估计方法
答:
这时,我们就需要用到最大后验估计。 Ps:假定条件变了,问题的复杂度方法变了,模型参数的估计方法也要随之改变。 最大后验估计的核心思想 :是以当前样本数据条件下由贝叶斯公式计算出的 整个
后验概率
最大 的 模型参数θ 为最终的模型参数。后验=后验概率,最大后验=最大后验概率。 Ps:最大
似然
估计以让当前...
最大
后验
估计(MAP)的简单介绍?
答:
P(data)是边缘概率,可以简单的理解为一个归一化常数,P(θ|data)是输出的
后验概率
。随着数据的增加,先验的作用越来越弱,数据的作用越来越强,参数的分布会向着最大
似然
估计靠拢。而且可以证明,最大后验估计的结果是先验和最大似然估计的凸组合。在似然函数后面多乘了一项,即“待估计参数的先验...
常用的参数估计
答:
MLE最大
似然
估计与MAP最大后验估计 在最大后验估计(MAP)中,将θ看成一个随机变量,并在已知样本集{x1,x2,...,xN}的条件下,估计参数θ。贝叶斯估计和MAP挺像的,都是以 最大化
后验概率
为目的。区别在于:1)极大似然估计和MAP都是 只返回了的预估值 。2) MAP在计算后验概率的时候,...
先验概论,
后验
概论
答:
p, 在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性.
后验概率
( posterior probability) Def: Probability of outcomes of an experiment after it has been performed and a certain event has occured. 后验概率可以根据通过Bayes定理, 用先验概率和
似然
函数计算出来.
期望
后验
估计
与
最大
似然
估计有什么不同点?
答:
3.性质:-MLE:如果数据是真实生成的,那么MLE就是最优的参数估计。但是,如果数据不是真实生成的,那么MLE可能会产生过拟合的问题。-EPE:由于EPE涉及到两个参数的优化,因此它通常比MLE更稳健,不容易受到噪声数据的影响。但是,EPE的计算复杂度通常较高,需要对
似然
函数
和后验分布
进行多次优化。总之,...
先验概率
和后验概率
分别指的什么?
答:
先验概率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。在贝叶斯统计推断中,不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的
概率分布
。
后验概率
是指在一个通信系统中,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
论、统计常见面试问题2
答:
在实验或采样前就可以得到的概率。 先验概率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。 指某件事已经发生,想要计算这件事发生的原因是由某个因素引起的概率。
后验概率
是指依据得到"结果"信息所计算出的最有可能是那种事件发生,如贝叶斯公式中的,是"执果寻因"...
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