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贝叶斯最大后验估计
最优解什么情况下才存在,如何求?
答:
3)当任意一个大于零的非基变量的检验数,其对应的ajk(求最小比值的分母)都小于等于零时,则原问题有无界解;4)添加人工变量后的问题,当所有非基变量的检验数都小于等于零,而基变量中有人工变量时,则原问题无可行解。在数学规划问题中,使目标函数取最小值(对极大化问题取
最大
值)的可行解...
什么是最优解,有哪些常见的最优解?
答:
3)当任意一个大于零的非基变量的检验数,其对应的ajk(求最小比值的分母)都小于等于零时,则原问题有无界解;4)添加人工变量后的问题,当所有非基变量的检验数都小于等于零,而基变量中有人工变量时,则原问题无可行解。在数学规划问题中,使目标函数取最小值(对极大化问题取
最大
值)的可行解...
第10天:NLP补充——朴素
贝叶斯
(Naive-Bayes)
答:
而样本的类别标签都是明确的,所以
贝叶斯
方法在机器学习里属于有监督学习方法。 这里再补充一下,一般『先验概率』、『
后验
概率』是相对出现的,比如 P(Y)与 P(Y|X) 是关于 Y的先验概率与后验概率, P(X)与 P(X|Y)是关于 X的先验概率与后验概率。 4、垃圾邮件识别 我们可以通过一个例子...
贝叶斯
学习的基本概念
答:
4.
后验
概率(Posterior Probability):后验概率是在考虑了观测数据后,关于模型参数的概率分布。它是
贝叶斯
学习的核心概念,表示在观测到具体数据后,对模型参数的新
估计
。后验概率的计算是贝叶斯学习的目标,它通过贝叶斯定理得到,即后验概率等于似然函数乘以先验概率,再除以边际概率。5. 贝叶斯定理(...
贝叶斯
公式的应用
答:
应用的原因就是为了预测未来,规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的,但是其中乌鸦是黑色的可能性
最大
,于是当你再看到一只黑色的鸟的时候,你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习
贝叶斯
也是这样的,别人都说贝叶斯很厉害[先验],然后你找了很多案例,最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[
后验
],其本质...
怎么理解先验概率和
后验
概率
答:
在
贝叶斯
统计推断中,不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。例如,先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的概率分布。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...
最优解的定义是什么?
答:
3)当任意一个大于零的非基变量的检验数,其对应的ajk(求最小比值的分母)都小于等于零时,则原问题有无界解;4)添加人工变量后的问题,当所有非基变量的检验数都小于等于零,而基变量中有人工变量时,则原问题无可行解。在数学规划问题中,使目标函数取最小值(对极大化问题取
最大
值)的可行解...
传说中的
贝叶斯
统计到底有什么来头
答:
例如,在奈曼-皮尔逊理论(见假设检验)中,为了确定水平α的检验的临界值C,必须考虑X的分布Pθ,这在
贝叶斯
推断中是不允许的。但贝叶斯推断在如何使用π(θ│X)上,有一定的灵活性,例如为作θ的点
估计
,可用
后验
分布密度h(θ|X)关于θ的
最大
值点,也可以用π(θ|X)的均值或中位数(见概率分布)等。为作θ的...
贝叶斯
决策方法
答:
i=1 color=red][/color]案例:a:先验概率P(Di)D1,D2...Dn是样本空间的S的一个划分P(Di)假定D1,D2...是某个过程的若干可能的前提,则p(x/Dj)是各个前提条件出现可能性大小的
估计
b:
后验
概率P(Dj/x)在先验的情况下得到一个结果A,那么
贝叶斯
公式提供了我们根据A的出现对前提条件做出的新...
像元尺度上遥感数据专题分类的不确定性度量
答:
一、
后验
概率矢量 从基于
贝叶斯
理论的遥感分类过程中得到的后验概率矢量中可以衍生出一些分类不确定性的度量。基于贝叶斯理论的分类方法通过计算像元属于分类系统中每一类的后验概率来判断像元最终类别。一般取某像元的后验概率矢量中
最大
的一项所属的类别作为最终分类结果中该像元所属的类别。这种分类方法被称为“硬分...
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