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似然和后验概率
人工智能需要什么基础?
答:
在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天,概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样,概率论也代表了一种看待世界的方式,其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的,模型参数要靠最大
似然
估计计算;贝叶斯学派认为先验分布是随机的,模型参数要靠
后验概率
最大化计算...
Metropolis法和Metropolis-Hastings法有什么区别吗?各自的优点是什么呢...
答:
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机变量θ的函数f(θ)的平均值或期望值。 请点击输入图片描述 您可能需要计算
后验概率
分布p(θ)的最大值。 请点击输入图片描述 解决期望值的一种方法是从p(θ)绘制N个随机样...
应用Monte Carlo反演方法研究地壳平均生热率
答:
在我们的研究中,采用Mosegaard和Tarantola(1995)文章中的原理进行地热学的Monte Carlo反演。对于一个模型m而言,其含义是在模型空间M中的一系列参数的组合,这些参数包括:热导率和生热率及其在深度上的变化。每个模型对应的先验信息的概率密度为ρ(m),而相应的
后验概率
密度为σ(m)。后验信息依赖于相应信息和
似然
函...
贝叶斯积分积不出来怎么办
答:
用到的概率论知识主要是贝叶斯理论:要想求出预测模型中的参数r(比如抛硬币出现正面的概率r),在求解之前,我们对模型有一定的了解。机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、
似然
函数、
后验概率
的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测(2)提到的当先验分布与似然函数“共轭”时,求解
后验分布
就容易了。
贝叶斯是谁
答:
结论:对于任何给定问题,可以通过
似然
率测试决策规则得到最小的错误概率。此错误概率称为贝叶斯错误率,且是所有分类器中可以得到的最好结果。最小化错误概率的决策规则就是最大化
后验概率
判据。决策判据贝叶斯决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据既考虑了各类参考总体出现的概率大小,又考虑了因...
粒子滤波的粒子滤波的发展
答:
Merwe等人提出使用UKF产生PF的重要性分布,称为Unscented粒子滤波器(UPF),由UKF产生的重要性分布与真实状态PDF的支集重叠部分更大,估计精度更高。Rao-Blackwellised粒子滤波器(RBPF)在高维状态空间中采样时,PF的效率很低。对某些状态空间模型,状态向量的一部分在其余部分的条件下的
后验分布
可以用解析...
python实现资产配置(2)--Blacklitterman 模型
答:
其核心思想是将投资者对大类资产的观点 (主观观点) 与市场均衡收益率 (先验预期收益率)相结合,从而形成新的预期收益率(
后验
预期收益率). 这里的先验预期收益率的分布可以是贝叶斯推断中的先
验概率
密度函数的多元正态分布形式,投资者的主观观点就是贝叶斯推断中的
似然
函数(可以看作新的信息, ...
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