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后验概率计算例题
最大似然概率和
后验概率
的区别
答:
接下来先验概率就派上用场了。根据贝叶斯公式 ,P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)我们可以知道 P(脑残|头痛)=P(头痛|脑残)P(脑残)/P(头痛)注意,(头痛|脑残)是先验概率,那么利用贝叶斯公式我们就可以利用先验概率把
后验概率算
出来了。P(头痛|脑残)=脑残的人中头痛的人数/脑残的人数 这样只需要...
条件概率和
后验概率
有什么不同
答:
后验概率
实际上就是条件概率 只是概念不同 二者是完全一样的
计算
方法 使用公式的话就是 P(A|B)=P(AB)/P(B)
2-2,
概率论
中的常见分布
答:
因为他先观察数据,再计算子分布的概率。在实际生活中,大部分都要
计算后验概率
,即从已知数据来
计算分布
。例子:1,产生服从不同高斯分布的数据。示意图:使用一个高斯分布来估计数据的分布:示意图。使用GMM来估计数据的分布:得到估计来的三个高斯分布的均值和方差分别为:得到的分类图为:
贝叶斯预测的bayes预测模型及其
计算
步骤
答:
首先需要根据历史数据或专家经验确定参数的先验概率分布。先验概率反映了参数在没有任何观测数据前的初始信念。选择合适的先验分布是贝叶斯预测的基础。步骤二:获取观测数据 收集相关的观测数据,这些数据将用于更新先验概率分布。观测数据应与预测目标相关,并能够反映实际情境的变化。步骤三:
计算后验概率
分布 ...
高斯混合模型的参数估计(EM
算法
求解)
答:
数学期望的右下角和中括号中的内容分别表示什么? - 知乎 (zhihu.com)朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。贝叶斯定理: [公式]因此朴素贝叶斯以牺牲分类准确性为代价,假设分类的特征在类别确定的情况下,都是条件独立的。
后验概率
分布根据贝叶斯定理进行
计算
: [公式]最后取[公式]...
先验概率和
后验概率
有什么关系?有什么公式吗?急追加!
答:
看看
概率论
贝叶斯公式部分,先验概率是无条件概率,
后验概率
是条件概率。先验概率和后验概率二者没有什么必然的大小关系
卡尔曼滤波梳理(持续更新中)
答:
条件贝叶斯公式:在给定控制条件下,状态与观测值的
概率计算
。全概率公式:事件概率等于所有可能条件概率之和。在马尔科夫条件下,贝叶斯滤波的基本公式推导涉及状态
后验概率
的计算,通过条件化和简化,得到先验概率的表达式。预测过程利用前一时刻的后验概率和控制量计算当前时刻的先验概率,更新过程则是用当前...
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(...
贝叶斯滤波
答:
贝叶斯滤波是一种概率推断方法,用于随时间更新系统状态估计。它基于贝叶斯定理,通过先验概率和观测数据更新状态的
后验概率
。广泛应用于目标跟踪、机器人定位、导航及语音识别等领域。常见的
算法
有卡尔曼滤波和粒子滤波,前者适用于线性系统及高斯噪声,后者适用于非线性系统及非高斯噪声。机器人的状态无法直接...
常用的参数估计
答:
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,把分母p(X)给忽略了 ,在进行贝叶斯估计的时候则不能忽略。3) 贝叶斯估计要计算整个后验概率的
概率分布
。这里有一个技巧:可以举几个例子:likehood为高斯分布,prior为高斯分布,则posterior也为高斯分布。likehood为...
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