66问答网
所有问题
当前搜索:
贝叶斯后验
贝叶斯
公式运算
答:
最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。
贝叶斯
理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。2.先验概率和
后验
概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称...
距离判别法、
贝叶斯
判别法和费歇判别法分别有何特点?
答:
贝叶斯
判别是一种基于贝叶斯定理的分类方法,它通过计算待分类样本属于每个类别的概率来进行分类。具体来说,贝叶斯判别将待分类样本所属的每个类别的
后验
概率计算出来,然后将待分类样本分配给后验概率最大的类别。费歇判别是一种基于二次判别函数的分类方法,它通过计算待分类样本与各个类别之间的二次判别...
贝叶斯
分析方法的介绍
答:
贝叶斯
分析方法(Bayesian Analysis)提供了一种计算假设概率的方法,这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为,将关于未知参数的先验信息与样本信息综合,再根据贝叶斯公式,得出
后验
信息,然后根据后验信息去推断未知参数的方法。
贝叶斯
统计与经典统计的主要区别
答:
一、是否利用先验信息 由于产品的设计、生产都有一定的继承性,这样就存在许多相关产品的信息以及先验信息可以利用,
贝叶斯
统计学派认为利用这些先验信息不仅可以减少样本容量,而且在很多情况还可以提高统计精度;而经典统计学派忽略了这些信息。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...
学好
贝叶斯
统计有什么窍门?
答:
学好
贝叶斯
统计的窍门有很多,以下是一些建议:理解基本概念:首先,要掌握贝叶斯统计的基本概念,如先验概率、
后验
概率、似然函数、贝叶斯定理等。这些概念是学习贝叶斯统计的基石,只有理解了这些基本概念,才能更好地学习其他内容。学习概率论基础:贝叶斯统计是建立在概率论基础之上的,因此,要学好贝叶斯统计...
距离判别与
贝叶斯
判别的区别是什么?
答:
2、
贝叶斯
判别 朴素贝叶斯的算法思路简单且容易理解。理论上来说,它就是根据已知的先验概率 P(A|B),利用贝叶斯公式求
后验
概率P(B|A),即该样本属于某一类的概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该样本所属的类。通俗地说,就是对于给出的待分类样本,求出在此样本出现条件下各个类别出现的概率...
基于
贝叶斯
框架的单细胞可变剪切算法
答:
而
后验
概率分布 P(ψ1-ψ2 | D) 可以较好判断某基因是否发生差异可变剪切。所以依据
贝叶斯
理论,需要求出后验概率分布 P(ψ1-ψ2 | D) 。 对于某一个基因,我们的目的是通过该基因的先验分布和似然函数计算 P(ψ | D) 的期望(均值),以及对应的ψ 的均值: 接下来,为了便于计算和判断,我们需要计算后验...
贝叶斯
都有什么统计学贡献丫
答:
贝叶斯
决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成
后验
概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念,并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是概率论中的一...
贝叶斯
决策和贝叶斯估计是等价的吗
答:
但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率,并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。
贝叶斯
决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是: 1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 2、利用贝叶斯公式转换成
后验
概率。 3、根据后验概率大小进行决策分类。
距离判别分析与
贝叶斯
判别分析的联系与区别是?
答:
贝叶斯
判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决,是根据贝叶斯准则进行判别分析的一种多元统计分析法。贝叶斯判别法的基本思想是:设有两个总体,它们的先验概率分别为q1、q2,各总体的密度函数为f1(x)、f2(x),在观测到一个样本x的情况下,可用贝叶斯公式计算它来自第k个总体的
后验
概率。
棣栭〉
<涓婁竴椤
5
6
7
8
10
11
12
9
13
14
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜