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贝叶斯后验概率计算例题
常用的参数估计
答:
1)极大似然估计和MAP都是 只返回了的预估值 。2) MAP在
计算后验概率
的时候,把分母p(X)给忽略了 ,在进行
贝叶斯
估计的时候则不能忽略。3) 贝叶斯估计要计算整个后验概率的
概率分布
。这里有一个技巧:可以举几个例子:likehood为高斯分布,prior为高斯分布,则posterior也为高斯分布。likehood为...
在
贝叶斯
统计学中,
后验概率
分布曲线有什么重要作用?
答:
在
贝叶斯
统计学中,
后验概率
分布曲线是一个重要的概念。它是在已知先验概率分布和样本数据的情况下,根据贝叶斯定理
计算
得到的
概率分布
。后验概率分布曲线可以用来描述模型参数的不确定性,即模型参数的真实值可能在后验概率分布曲线上任何一个点附近。在实际应用中,后验概率分布曲线可以用来进行参数估计、...
先验分布,
后验分布
是什么?
答:
先验分布和
后验分布
的定义如下:一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、后验分布。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先
验分布计算
得到...
什么是先验分布和
后验分布
?
答:
先验分布和
后验分布
的定义如下:一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、后验分布。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先
验分布计算
得到...
什么是先验分布和
后验分布
?
答:
先验分布和
后验分布
的定义如下:一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、后验分布。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先
验分布计算
得到...
贝叶斯
估计的
后验
中位数估计的定义,推断方法,举例
答:
用
后验分布
的中位数去估计参数的值,得到的点估计就叫后验中位数估计,得到的结果往往类似于经典统计学里的最大似然估计量。还可以知道,基于后验分布(它是未知参数的分布,类似于经典统计里面的枢轴量的分布),可以对参数进行区间估计、假设检验等统计推断。
贝叶斯
方法的核心就是贝叶斯公式。
贝叶斯
定理进阶1:先
验概率
的重新理解
答:
此外,原始
贝叶斯
定理中的先验概率 P(原因i)} ,表面上不基于任何观测,但实际上是基于历史上的所有观测,即 P(原因i|历史上所有证据} 。换句话说当前的先验概率,实际上是历史的
后验概率
。再次,贝叶斯定理中的先验概率和后验概率都是相对某一个时刻的。如果'观测1'、'观测2'、'观测3'随时间...
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...
如何理解先验分布和
后验分布
?
答:
先验分布和
后验分布
的定义如下:一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、后验分布。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先
验分布计算
得到...
先验分布和
后验分布
的概念是什么?
答:
先验分布和
后验分布
的定义如下:一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、后验分布。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先
验分布计算
得到...
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