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贝叶斯求后验分布例题
机器学习“判定模型”,“生成模型‘有什么区别?
答:
那么就可以来得到想要的答案(关于②如何得到,请参考其他地方的讨论PRML第一章公式1.68如何推导? - 机器学习 - 知乎,第31页公式1.68怎么推导的啊..)。所以现在问题转化成了求条件分布的参数关于训练数据(C,X)的
后验分布
。那么我们来看看怎么求这个后验分布。条件分布关于训练数据的似然函数 ...
后验概率
分布图有什么实际应用场景?
答:
后验概率
分布图是一种用于表示在给定某些观测数据的情况下,某个事件发生的概率的图形表示方法。它通常用于
贝叶斯
统计中,以帮助人们更好地理解和解释数据。后验概率分布图在实际应用场景中有很多用途。例如,它可以用于预测天气、金融市场波动、疾病传播等。在这些场景中,我们通常需要根据已有的数据来预测...
贝叶斯
原理及应用
答:
,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的
概率
P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现,且已知条件概率P(A/H[,i]),求P(H[,i]/A)。
贝叶斯
公式(发表于1763年)为: P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +...
贝叶斯
方法
答:
贝叶斯
分析方法是贝叶斯学习的基础,它提供了一种计算假设概率的方法,这种方法是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而得出的。将关于未知参数的先验信息与样本信息综合,再根据贝叶斯公式,得出后验信息,然后根据后验信息去推断未知参数的方法。计算
后验分布
期望的传统...
先验分布和
后验分布
有什么区别吗?
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...
参数估计的几种方法
答:
贝叶斯
估计:先验知识的力量与MLE不同,贝叶斯估计引入了先验知识,不追求单一的参数值,而是计算参数的
后验分布
。预测过程则基于这个分布,对所有可能的参数值进行积分或求和,提供了参数不确定性的全面视角。贝叶斯方法的优点在于它能够平衡观测数据与先验知识,提供参数估计的不确定性描述。最大
后验概率
估计...
什么是
贝叶斯
方法?
答:
贝叶斯
统计学派以其独特的见解,主张在进行任何参数推断时,不仅要依赖样本数据,还需引入先验分布,这是一种对未知参数的主观或客观预期。这种观点在20世纪30年代初露雏形,经过50至60年代的发展,已成为统计学界的重要分支,影响力日益增强。在贝叶斯框架中,核心概念有两个:先验分布和
后验分布
。先验分布...
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:
特点:首先要了解一定的先验,然后收集样本数据,根据样本数据的结果再进行调整,重新计算得到所谓的
后验
信息。
贝叶斯
公式一般可以表示为:式中P(BIA)表示在A 成立的条件下, B 的发生概率。我们把公式中的A和B替换一下,改为更通俗易懂的形式:传统的
概率分布
一般是正向概率,如某病的患病率是1%...
贝叶斯
统计方法
答:
贝叶斯
学派的根本观点,是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中,除了使用样本所提供的信息外,还必须规定一个先验分布,它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据,可以部分地或完全地基于主观信念。②
后验分布
。根据样本分布和未知参数的先验分布,用概率论中求...
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