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先验概率和先验信息的区别
贝叶斯统计和经典统计的联系
答:
而经典的统计方法,如最大似然估计,则完全依靠观测数据,只有在数据量比较充分时才能获得比较接近事实的统计结果。例如,抛硬币,通过最大似然估计需要抛上千次才能获得正反出现
概率
对等的结果。由于贝叶斯引入
先验信息
,这也导致不精确先验对最后统计结果的影响,一般我们可以提高观测数据的数量来避免经验带来...
先验概率和
后验概率计算公式
答:
贝叶斯公式:P(Y|X) = P(X|Y)*P(Y)/P(X)
先验概率
(prior probability):这个概率是通过统计得到的,或者依据自身依据经验给出的一个概率值,这里P(Y)就是先验概率;后验概率:根据观察到的样本修正之后的概率值,这里P(Y|X)就是后验概率 例子:假设玩英雄联盟这个事件是X,性别这个事件为Y,...
贝叶斯统计
与
经典统计的主要
区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量 贝叶斯统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个概率分布去描述,这个分布就是
先验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,
概率与概率分布
是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
什么是
先验分布和
后验分布?
答:
三、贝叶斯统计学的介绍。在贝叶斯推断中,
先验分布和
后验分布是非常重要的概念。先验分布用来表示我们对参数的先有认识,而在观测到新的数据时,根据这些数据
和先验
概率,我们可以得到后验概率分布,该分布可以告诉我们通过这些新数据之后对参数的估计如何更改。在整个过程中,后验分布会不断更新,每次得到...
请问先定
概率
在信号检测论中
有什么
影响?
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,...
贝叶斯统计
与
经典统计的主要
区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量 贝叶斯统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个概率分布去描述,这个分布就是
先验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,
概率与概率分布
是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
贝叶斯分类器
答:
当然
先验概率
是一把双刃剑,如果先验概率设定的不好,那么就适得其反。如果我们仅使用
先验信息
做决策,那么先验概率大的类别就是我们要将样本划入的类别。在没有关于当前样本
信息的
情况下,这样做是可以的,但若有样本特征,我们就忽略了特征中隐藏的关于类别的信息。另一个重要的概念是可能性(likelihood...
什么是
先验分布和
后验分布?
答:
三、贝叶斯统计学的介绍。在贝叶斯推断中,
先验分布和
后验分布是非常重要的概念。先验分布用来表示我们对参数的先有认识,而在观测到新的数据时,根据这些数据
和先验
概率,我们可以得到后验概率分布,该分布可以告诉我们通过这些新数据之后对参数的估计如何更改。在整个过程中,后验分布会不断更新,每次得到...
先验分布
,后验分布是什么?
答:
三、贝叶斯统计学的介绍。在贝叶斯推断中,
先验分布和
后验分布是非常重要的概念。先验分布用来表示我们对参数的先有认识,而在观测到新的数据时,根据这些数据
和先验
概率,我们可以得到后验概率分布,该分布可以告诉我们通过这些新数据之后对参数的估计如何更改。在整个过程中,后验分布会不断更新,每次得到...
如何理解
先验分布和
后验分布?
答:
三、贝叶斯统计学的介绍。在贝叶斯推断中,
先验分布和
后验分布是非常重要的概念。先验分布用来表示我们对参数的先有认识,而在观测到新的数据时,根据这些数据
和先验
概率,我们可以得到后验概率分布,该分布可以告诉我们通过这些新数据之后对参数的估计如何更改。在整个过程中,后验分布会不断更新,每次得到...
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