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贝叶斯后验概率计算例题
后验概率
答:
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。事情还没有发生,要求这件事情发生的可能性的大小,是先验概率。事情已经...
先验概率、
后验概率
、
贝叶斯
公式、 似然函数
答:
后验概率
是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,如
贝叶斯
公式中的。是“执果寻因”问题中的果。先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的
计算
要以先验概率为基础。解释下来就是,在已知果(B)的前提下,得到重新修正的因(A)的概率P(A|B),称为A的后验概率,也即条件概率。后验概率可以通过贝叶斯公式...
1.
概率
图模型
答:
其中P(X)为:
贝叶斯
公式写成另外的一种常见的符号形式:其中D表示观察到的数据,也成为Evidence, w表示相应的参数。 p(D|w)表示似然函数(likehood function)。P(w)成为参数w的先验。p(w|D)表示参数w的
后验概率
。 所以可以得到:其中 优点:图模型分为三类。常用于描述变量之间的因果关系 ...
单身者的用例【
贝叶斯
定理】
答:
没有找到女朋友的概率就根据自身情况和自信心程度给自己一个概率。这儿我就用我的幸运数字“3”好了,而且“3”这个数字在拓扑学领域又是常用的概率基数,因此我把没找到的概率定为33.33%(有点轻微自卑不自信,哈哈)那么根据上面的假设分析,套用
贝叶斯
定理,
算
出
后验概率
即未来几年找到的概率 ...
贝叶斯
定理
答:
求解问题:已知信息:应用
贝叶斯
定理:造成这么不靠谱的误诊的原因,是我们无差别地给一大群人做筛查,而不论测量准确率有多高,因为正常人的数目远大于实际的患者,所以误测造成的干扰就非常大了。 根据贝叶斯定理,我们知道提高先验概率,可以有效的提高
后验概率
。 所以解决的办法倒也很简单,就是先锁定...
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。
贝叶斯
估计、最大似然估计、最大
后验概率
估计
答:
频率学派的代表是最大似然估计;
贝叶斯
学派的代表是最大
后验概率
估计。 在贝叶斯统计中,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被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验。 在
概率论
中,Beta分布也称Β分布,是指一组定义在 区间的连续
概率分布
,有两个参数 。Beta分布的概率密度为: 其中, ...
贝叶斯
定理(转载)
答:
3)
后验概率
P(A|B)称为'后验概率'(Posterior probability),即在B事件发生之后,我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后,对女神喜欢你的概率重新预测。 带入
贝叶斯
公式
计算
出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% *1.5=75% 因此,女神经常冲你笑,喜欢上你的概率是75%。这说明,女神...
如何用matlab
计算贝叶斯
公式
答:
贝叶斯
分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式
计算
出其
后验概率
,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化,它遵循“多数占优”这一基本原则。一、分类器的基本概念经过了一个阶段的模式识别学习,对于模式和模式类的概...
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。
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