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贝叶斯后验分布经典例题
后验分布
的介绍
答:
根据样本 X 的分布Pθ及θ的先验分布π(θ),用概率论中求条件
概率分布
的方法,可算出在已知X=x的条件下,θ的条件分布 π(θ|x)。因为这个分布是在抽样以后才得到的,故称为
后验分布
。
贝叶斯
学派认为:这个分布综合了样本X及先验分布π(θ)所提供的有关的信息。抽样的全部目的,就在于完成由先验...
先验概论,
后验
概论
答:
先验概率的计算比较简单,没有使用
贝叶斯
公式;而
后验概率
的计算,要使用贝叶斯公式,而且在利用样本资料计算逻辑概率时,还要使用理论
概率分布
,需要更多的数理统计知识 "概率就是无知, 而不是事务本身是随机的". 事情有N种发生的可能,我们不能控制结果的发生,或者影响结果的机理是我们不知道或是太复杂...
贝叶斯
方法
答:
贝叶斯
分析方法(Bayesian Analysis)是贝叶斯学习的基础,它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。计算
后验分布
期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛(Monte Carlo)重要抽样。MCMC方法,即马尔可...
贝叶斯
方法理解
答:
相反,
贝叶斯
学派认为 也是随机变量,在没有观察到任何样本之前,人们可以对 有一个主观的猜测,通常表示为先验分布 。而当观察到样本后X,先验分布会被逐渐修正为
后验分布
,从而逼近真正 的取值。既然贝叶斯方法中,需要由后验分布来估计统计变量,那么一个重要的问题是如何计算后验分布。这里就...
贝叶斯
网络
答:
如果一个
贝叶斯
网络提供了足够的条件概率值,足以计算任何给定的联合概率,我们就称,它是可计算的,即可推理的。 什么是贝叶斯推断?使用贝叶斯方法处理不确定性,需要利用贝叶斯定理将先验分布更新至
后验分布
中,这无疑是最流行的方法之一。但还存在其他非贝叶斯方法,例如集中不等式就是非贝叶斯方法,它们...
贝叶斯
原理及应用
答:
贝叶斯
定理是关于随机事件A和B的条件
概率
(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(...
什么是
贝叶斯
方法?
答:
贝叶斯
统计学派以其独特的见解,主张在进行任何参数推断时,不仅要依赖样本数据,还需引入先验分布,这是一种对未知参数的主观或客观预期。这种观点在20世纪30年代初露雏形,经过50至60年代的发展,已成为统计学界的重要分支,影响力日益增强。在贝叶斯框架中,核心概念有两个:先验分布和
后验分布
。先验分布...
审稿人问为什么不用
贝叶斯
方法构建进化树而用邻接法
答:
3.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。4.计算
后验分布
期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛(Monte Carlo)重要抽样。5.目前,MCMC方法,即马尔可夫链——蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo...
潜在狄利克雷分配(LDA)
答:
狄利克雷有一些重要性质:(1)狄利克雷分布属于指数分布簇(2)狄利克雷分布是多项分布的共轭先验
贝叶斯
学习中常使用共轭分布,如果
后验分布
与先验分布属于同类,则先验分布与后验分布称为共轭分布,先验分布称为共轭先验。如果多项分布的先验分布是狄利克雷分布,作为先验分布的狄利克雷分布的参数又称为超参数,使用共轭先...
朴素
贝叶斯后验
px联合
概率
怎么求
答:
ab)P(ab)P(ab)。2、朴素
贝叶斯
法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合
概率分布
(朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制,显然属于生成模型)然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出
后验概率
最大的输出y。
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