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贝叶斯公式的概念
点估计是什么意思
答:
点估计给出了一个具体的数值作为对总体参数的估计,而置信区间则提供了对这个估计的不确定性程度的度量。通过构建置信区间,我们可以得到一个范围,在一定置信水平下包含真实参数值的可能区间。点估计和置信区间是统计推断中常用
的概念
和方法。最大似然估计与
贝叶斯
估计 除了点估计,还有其他的参数估计方法,...
数据分析之数据分布
答:
泊松分布即描述某段时间内,事件具体的发生频率。 泊松分布的概率分布函数
公式
如下所示:二、连续型分布 (一)均匀分布 均匀分布所有可能结果n个数的发生概率是相等的,均匀分布变量X的概率密度函数([概率密度函数]
概念
是针对连续分布的,求积分即发生概率)为:(二)正态分布 正态分布的特...
条件概率的性质
答:
4、
贝叶斯定理
:贝叶斯定理可以用于计算在已知观察到的一些结果时,某个事件发生的概率。如果A和B是两个事件,那么贝叶斯定理可以表示为:P(A | B) = (P(B | A) × P(A)) / P(B),其中P(A | B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率。条件概率的特点 1、条件概率是概率论中的一种...
三扇门后的概率问题
答:
三扇门后的概率问题展开,主要探讨以下内容:条件概率、
贝叶斯定理
、概率分布、概率计算和概率推理。通过深入浅出地讲解这些
概念
和方法:1、条件概率是指在某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。在三扇门后的概率问题中,条件概率可以帮助我们了解在已知某些信息的情况下,其他事件的概率变化情况。例如...
什么是条件概率?
答:
4、
贝叶斯定理
:贝叶斯定理可以用于计算在已知观察到的一些结果时,某个事件发生的概率。如果A和B是两个事件,那么贝叶斯定理可以表示为:P(A | B) = (P(B | A) × P(A)) / P(B),其中P(A | B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率。条件概率的特点 1、条件概率是概率论中的一种...
求一个数据挖掘的算法,在线等,可以追分
答:
设(Ω,Θ,P)为概率空间,Ai∈Θ(i=1,2,…,n)为Ω的一个有穷剖分,且P(Ai)>0 (i=1,2,…,n),则对任意B∈Θ且P(B)>0,有 P(Ai|B)= (i=1,2,…,n) 上式称为
贝叶斯公式
。
贝叶斯定理
为我们提供了一个计算假设h的后验概率的方法 P(h|D)= 分类有规则分类和非规则分类,贝叶斯分类是非规则...
过拟合及解决方案
答:
从 N 个模型里随机选择一个作为输出的期望误差 <[t-y_i]^2> ,会比所有模型的平均输出的误差 <[t-\bar{y}]^2> 大 (我不知道
公式
里的圆括号为什么显示不了) :大概基于这个原理,就可以有很多方法了:3.1 Bagging 简单理解,就是分段函数
的概念
:用不同的模型拟合不同部分的训练集。以...
66个高中数学秒杀技巧
答:
概率计算: 理解条件概率、
贝叶斯定理
等基本概率计算方法,并能够运用到实际问题中。五、数列与级数:数列通项公式: 学会找出等差数列、等比数列等的通项公式,用于快速计算和推导。级数求和: 掌握常见级数的求和公式,如等比级数、等差级数等,方便快速求和。六、三角函数:三角函数变换: 理解正弦、余弦、...
我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)
答:
其中,类似Beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布,而狄利克雷分布(Dirichlet分布)是多项式分布的共轭先验概率分布。此外,LDA的图模型结构如下图所示(类似
贝叶斯
网络结构):先解释一下以上出现
的概念
。至此,我们可以看到二项分布和多项分布很相似,Beta分布和Dirichlet 分布很相似。如果想要深究其原理可以...
如何理解 95% 置信区间?
答:
我说下我的理解:比如,我们要根据一系列样本来估计参数a那么,我们可以定义这样的一个量:它由a表示,但它的分布,却不依赖于a。我们将这个量称作枢轴量。例如,如果a是方差已知的正态分布的均指,设样本均值是,那么,服从已知的正态分布,我们就可以称作b是枢轴量。容易看出,枢轴量有两点性质:1...
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