66问答网
所有问题
当前搜索:
贝叶斯求后验分布例题
...第16讲(
贝叶斯
点估计:先验信息,先验分布,
后验分布
)
答:
贝叶斯
统计学派的推断策略是结合三种信息:条件分布(总体信息)、样本信息以及随机变量的先验分布。他们通过计算
后验分布
,赋予未知参数一个更接近真实情况的估计,这个过程用贝叶斯公式来实现,其中关键在于理解分母的常数性质和密度函数的积分性质。对于后验分布的计算,如果使用充分统计量,其结果与样本信息...
朴素
贝叶斯
算法总结
答:
朴素
贝叶斯
法 :是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。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
;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。之所以朴素的思想基础是...
贝叶斯
估计
答:
3.2
贝叶斯
风险与常用损失函数不同的损失函数对应着独特的贝叶斯估计。以平方损失为例,给定先验 π(θ),贝叶斯估计就是
后验分布
π(θ|D) 的均值。在绝对值损失下,贝叶斯估计则是后验分布的中位数。而在0-1损失函数中,当数据稀疏时,最大后验估计成为最优选择。线性最小均方误差的非凡魅力特别...
必须学会的数学工具(三)——
贝叶斯
定理
答:
我们先设检查为阳性的概率是P(Y)。2、得病的概率设为P(B)(先验条件,之所以称为“先验”,是因为不必考虑任何B方面的因素。)3、设检查出阳性的情况下得病的概率为P(BIY)。(因为这是求得病的概率,所以代表得病的B在前,阳性是前提,放在后面。P(BIY)为
后验概率
。)套入
贝叶斯
公式,得出算式:...
最大似然估计,最大
后验
估计以及
贝叶斯
估计的理解整理
答:
共轭性原则使得
后验分布
保持与先验相同的形式,简化了
贝叶斯
分析。例如,对于二项分布参数,高斯分布作为共轭先验,使得估计过程更为便捷。贝叶斯估计则超越了直接的值估计,它以概率的形式揭示了所有可能的解释。预测时,它关注的是特定值出现的概率,而非单一的估计值。总结来说,最大似然估计和最大后验...
贝叶斯
统计?设随机变量x服从均匀
分布
u(θ-1/2,θ+1/2),其中θ的先验分 ...
答:
这个问题我觉得...用不到
贝叶斯
因为观察值是12,那么θ-1/2<12<θ+1/2, 即11.5<θ<12.5 θ的
后验分布
是u(11.5,12.5)
后验概率
公式
答:
正所谓:
后验概率
是为了修正先验概率,即在得到“结果B”的信息后重新修正“原因A”。先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。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
。
贝叶斯
估计、最大似然估计、最大
后验概率
估计
答:
贝叶斯
估计、最大似然估计(MLE)、最大
后验概率
估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到,读文章的时候还感觉挺明白,但独立思考时经常会傻傻分不清楚(),因此希望通过本文对其进行总结。 注: 由于概率与数理统计需要了解的背景知识很多,因此这里只列出了部分内容,且写的较简略,许多概念的学习需要根据标...
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
参数估计与Gibbs Sampling
答:
我们先介绍一般怎么使用
贝叶斯
来估计参数的呢? 例如,现在我们要估计上边模型中 B 这个参数。我们可以假设 B 服从以下分布:至于B的分布类型选择与具体的参数选择,这个问题成为第二个重要问题。其实就是根据贝叶斯公式,求出
后验分布
。在进入到具体的求解推导之前,我们想来看看简化了的两种情况。第一...
<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
先验分布和后验分布公式
贝叶斯扩散先验分布
贝叶斯逻辑回归模型
贝叶斯估计例题
先验分布和后验分布的区别
均匀分布的后验分布怎么求
后验概率的应用例题
贝叶斯估计法的例题
贝叶斯公式中的先验和后验