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贝叶斯后验
请教一下什么是先验概率和
后验
概率?
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。
条件概率和
后验
概率,到底有什么区别?条件概率可理解事件a在事件b中发 ...
答:
在
贝叶斯
公式里,
后验
概率就是一种条件概率。条件概率的概念更广泛,概率论,测度论,随机过程随机分析里用的概念都是条件概率。条件概率是指某件事在增加了信息后发生的概率。概率与信息量的大小息息相关,所以一件事往往会因为信息量不同而造成发生的概率不同。初等概率中的条件概率,往往是指事件A在...
Lesson 5 -
贝叶斯
规则
答:
后验
概率( posterior probability ) : 通过化验得到一些证据, 这样我们就得到了所谓的后验概率
贝叶斯
法则( Bayesion rule ) 可以将化验中得到的一些证据, 纳入你的先验概率中,并得到后验概率 例如, 在癌症的例子中, 癌症的 先验概率(Prior probability) 为1%, 患癌症并且检测为阳性的概率为90%.对于...
实例详解
贝叶斯
推理的原理
答:
得益于这个均一的先验概率,它等同于
后验
概率分布 P(w | m)。 这并非偶然。通过均值、标准偏差、标准差得来的,很像答案。实际上,它们是一样的,采用一个均一的先验概率给出传统的统计估测结果。峰值所在的曲线位置,均值,15.2镑也叫体重的极大似然估计(MLE)。 即使采用了
贝叶斯
定理,但依旧离有用的估计很远。
先验概率和
后验
概率是什么?
答:
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。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: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...
贝叶斯
分析的方法
答:
贝叶斯
推断的基本方法是将关于未知参数的先验信息与样本信息综合,再根据贝叶斯定理,得出
后验
信息,然后根据后验信息去推断未知参数
后验
期望估计怎么算
答:
使用
贝叶斯
估计法进行计算。具体方法如下:使用
后验
分布的众数作为的点估计的众数后验估计。,使用后验分布的中位数作为的点估计的后验中位数估计,使用后验分布的期望作为的点估计的后验期望估计。
全概率和
贝叶斯
公式的区别与联系
答:
可以看出,全概率公式是在已知条件概率的情况下,计算事件的概率;而
贝叶斯
公式是在已知
后验
概率的情况下,计算先验概率。此外,全概率公式和贝叶斯公式之间也存在联系。实际上,贝叶斯公式可以通过全概率公式推导得到。具体来说,如果我们将全概率公式中的事件A换成事件B,事件B换成事件A,就可以得到贝叶斯...
1.6 全概率公式与Bayes公式
答:
应用医学知识确定每种疾病下指标 (例如体温、脉搏、血象等)出现的概率(原因概率),应用Bayes公式,可以计算出该指标意味着某种疾病的概率(
后验
概率) 这正是大数据在医疗系统中应用的原理。 课后思考题:习题一:20,21,22,23,24 参见 数学之美番外篇:平凡而又神奇的
贝叶斯
方法 例( 拼写纠正) 首先,我们的问题是我们...
最大似然概率和
后验
概率的区别
答:
可惜的是,上面的
后验
概率通常是很难计算的,因为要对所有的参数进行积分,不能找到一个典型的闭合解(解析解)。在这种情况下,我们采用了一种近似的方法求后验概率,这就是最大后验概率。最大后验概率和极大似然估计很像,只是多了一项先验分布,它体现了
贝叶斯
认为参数也是随机变量的观点,在实际...
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