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贝叶斯后验分布
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。
什么是先验概率和
后验概率
?
答:
根据
贝叶斯
定理,
后验概率
可以表示为 P(红色|观察到红色球) = (P(观察到红色球|红色) * P(红色)) / P(观察到红色球)。其中,P(红色) 是先验概率,P(观察到红色球|红色) 是在已知是红色球的情况下观察到红色球的概率,P(观察到红色球) 是观察到红色球的总体概率。
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
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...
先验概率和
后验概率
是什么意思?
答:
根据
贝叶斯
定理,
后验概率
可以表示为 P(红色|观察到红色球) = (P(观察到红色球|红色) * P(红色)) / P(观察到红色球)。其中,P(红色) 是先验概率,P(观察到红色球|红色) 是在已知是红色球的情况下观察到红色球的概率,P(观察到红色球) 是观察到红色球的总体概率。
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...
概率
论-统计流派
答:
具体来说,
贝叶斯
推断方法是将未知参数看做是一个随机变量,他具备某种先验分布。在已知观测数据 X 的基础上,可以利用贝叶斯公式来推导
后验概率
分布 p_{\Theta|X}(\theta|x),这样就同时包含人的先验知识以及观测值 X 所能提供的关于 theta 的新信息。我们举个简单的例子,比如我们要通过一个物理...
贝叶斯
决策理论中,两种经典的策略包括
答:
贝叶斯
决策理论中,两种经典的策略包括: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
。贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策属于...
解释一下
贝叶斯
公式?
答:
与已知的先验概率相结合,得出在观测到这些数据后事件发生的概率。
贝叶斯
公式在统计学、机器学习和人工智能等领域具有广泛应用,例如在分类问题中,可以利用贝叶斯公式计算
后验概率
,并将其用于决策和预测。它提供了一种更新概率估计的框架,使得我们能够在获得新的信息后,重新评估事件发生的可能性。
先验概率和
后验概率
的区别和联系
答:
这是与
贝叶斯概率
更新有关的两个概念。假如某一不确定事件发生的主观概率 因为某个新情况的出现 而发生了改变,那么改变前的那个概率就被叫做先验概率,改变后的概率就叫
后验概率
。举个简单的更新概率的例子:想象有 A、B、C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个...
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