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常见共轭先验分布及后验分布
Dirichlet Processes 是一个什么样的随机过程
答:
回到DP,也是一个分布,是Dirichlet分布在无穷维的推广,也可以说是分布的分布。从过程上去理解DP相对容易,比如Chinese Restaurant Process(CRP),以某一
概率
序列对混合模型扩容。再说共轭,Dir分布是Multinomial的
共轭先验
,得到Dir形式的
后验分布
,用来迭代更新参数做inference,那么当似然函数是非参(不定...
LDA 原理说明
答:
对于两个随机变量(k=2)的pdf分布如下图:dirichlet分布的pd如下所示:共轭:假定一个先验分布A,将该先验分布的参数带入另外的一个分布中,得到后验证分布,如果该
后验分布和
该先验分布有相同的形式,则称为共轭(conjugacy)。beta分布是bernoulli(二项式分布)的
共轭先验分布
为共轭,dirichlet为...
请教一下什么是
先验概率和后验概率
?
答:
例如,
先验概率
分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的
概率分布
。未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
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...
贝叶斯优化
答:
如果我们给定 的先验分布 。那么,通过贝叶斯公式,我们可以获得 的
后验分布
: 现在问题来呢,我们还不知道 和 啊。 是一个似然分布,往往通过 来计算,当然,我们得知道 。至于 ,比较难计算,但是, 在这里只是扮演了系数的作用,所以用核方法就能解决。事实上,我们常常选择
共轭先验分布
作为 的先验分布。 这里给出一个...
最大似然估计,最大
后验
估计
以及
贝叶斯估计的理解整理
答:
共轭性原则使得
后验分布
保持与先验相同的形式,简化了贝叶斯分析。例如,对于二项分布参数,高斯分布作为
共轭先验
,使得估计过程更为便捷。贝叶斯估计则超越了直接的值估计,它以
概率
的形式揭示了所有可能的解释。预测时,它关注的是特定值出现的概率,而非单一的估计值。总结来说,最大似然估计和最大后验...
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...
验证泊松分布的均值m的
共轭先验分布
是伽玛分布
答:
验证泊松分布的均值m的
共轭先验分布
是伽玛分布 我来答 1个回答 #热议# 牙齿是越早矫正越好吗?beedrill 2014-02-04 · TA获得超过543个赞 知道小有建树答主 回答量:160 采纳率:0% 帮助的人:93.7万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 ...
【ML】入门系列 之 不得不知的概念
答:
参考: 一个例子搞清楚(
先验分布
/
后验分布
/似然估计)
先验概率
、
后验概率以及共轭先验
哇咔咔,在搞了几个小时查了n多网页之后,终于弄明白了,那叫一个醍醐灌顶,那叫一个恍然大悟,那叫一个豁然开朗!不过现在自己可能理解地还是不是很透彻,留个坑,日后补充...
求
后验概率分布
的一个题
答:
以前学
过后验分布
,可惜教材、讲稿都没有,只做了笔记,现笔记也丢了。设三人的取值为X、Y、Z,三人的
先验分布
(即什么都不知)是:取0,1,2,3的概率都是1/4 而P(X>Y)=P(Y=0)P(X=1)+P(Y=0)P(X=2)+P(Y=0)P(X=3)+P(Y=1)P(X=2)+P(Y=1)P(X=3)+P(Y=2)P(X...
狄里克雷分布为什么是多项式分布的
共轭先验分布
答:
就不多说了,那是另一个问题2.G_0的意义是把一个包含无限个
分布
的
共轭先验
变成包含离散的无限个分布的共轭先验。因为这样才能保证两次采样采到同一个点(这里点就是一个分布)。
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