66问答网
所有问题
当前搜索:
贝叶斯最大后验估计
常用的参数
估计
答:
MLE最大似然估计与MAP
最大后验估计
在最大后验估计(MAP)中,将θ看成一个随机变量,并在已知样本集{x1,x2,...,xN}的条件下,估计参数θ。
贝叶斯估计
和MAP挺像的,都是以 最大化后验概率 为目的。区别在于: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,...
贝叶斯
基本概念
答:
第二,给出所有可能假设,即假设空间 第三,给出先验概率 第四,根据
贝叶斯
概率公式求解
后验
概率,得到假设空间的后验概率分布 第五,利用后验概率求解条件期望, 得到条件期望
最大
值对应的行为 当我们假设证据都是互相独立的,那么此时为 朴素贝叶斯 。 即属性条件独立型假设。 d为属性数目, ...
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。
贝叶斯
定理浪漫解释
答:
支持某项属性的事件发生得愈多,则该属性成立的可能性就愈大。
贝叶斯
定理是在信息和条件有限的情况下,基于过去的数据,通过动态调整的方法,帮助我们一步步预测出事件发生的接近真实的概率。其根本思想是【
后验
概率 = 先验概率 * 调整因子】,其中【先验概率】就是在信息不完整情况下做出的主观概率预测...
如何理解
贝叶斯估计
??
答:
根据
贝叶斯
公式,进行统计推断,在垃圾邮件分类方面应用很广,方法简单,具有很好的稳定性和健壮性
后验
期望
估计
怎么算
答:
使用
贝叶斯估计
法进行计算。具体方法如下:使用后验分布的众数作为的点估计的众数
后验估计
。,使用后验分布的中位数作为的点估计的后验中位数估计,使用后验分布的期望作为的点估计的后验期望估计。
统计学(40)-
贝叶斯估计
答:
最大
似然
估计
,本质就是以现有样本为基础分析,然后求出最大可能出现这种结果的总体参数值。 有了这个参数值,就有这批样本整个规律的体现了。就是说当样本数据复杂的时候,点估计(一个点),最小二乘(多个点)的情况并不能有效统计了,最大似然则找出最适参数展现这些数据的特性。
贝叶斯
(Bayes)...
最大
似然概率和
后验
概率的区别
答:
从以上可以看出,一方面,极大似然估计和
最大后验
概率都是参数的点估计。在频率学派中,参数固定了,预测值也就固定了。最大后验概率是贝叶斯学派的一种近似手段,因为完全
贝叶斯估计
不一定可行。另一方面,最大后验概率可以看作是对先验和MLE的一种折衷,如果数据量足够大,最大后验概率和最大似然估计...
机器学习里的
贝叶斯估计
是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一...
答:
举个简单的例子,我们都知道抛一枚普通硬币,出现正面反面的概率各为1/2。如果现在正面出现9次,反面出现1次,那么用极大似然估计得到的概率就是P(正面)=9/10,P(反面)=1/10,显然是有偏差的。为了减小这个偏差,于是我们就采用
贝叶斯估计
方法。回忆一下贝叶斯公式,它是用来计算
后验
概率的,也就是...
如何理解
贝叶斯估计
答:
贝叶斯估计
,是在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设。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。贝叶斯,英国数学家。1...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
a估计和b估计公式
最大后验概率
贝叶斯概率
最大似然估计