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贝叶斯后验分布
贝叶斯概率
的研究思路有哪些?
答:
3.更新
概率分布
:通过将先验概率和似然性结合起来,我们可以计算出事件发生的
后验概率
。这个后验概率分布可以用来描述我们在获得新数据之后对事件发生的信念。4.贝叶斯公式:
贝叶斯概率
的核心是贝叶斯公式,它用于计算后验概率。贝叶斯公式的形式如下:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中,P(A|B)表示在...
实例详解
贝叶斯
推理的原理
答:
贝叶斯
写过两本书,一本关于神学,一本关于
概率
。他的工作就包括今天著名的贝叶斯定理雏形,自此以后应用于推理问题,以及有根据猜测(educated guessing)术语中。贝叶斯理念如此流行,得益于一位名叫理查·布莱斯牧师的大力推崇。此人意识到这份定理的重要性后,将其优化完善并发表。因此,此定理变得更加准确。也因此,历史上将...
贝叶斯
原理及应用
答:
贝叶斯
定理是关于随机事件A和B的条件
概率
(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(...
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
预测的Bayes预测模型及其计算步骤
答:
ωt是状态误差项。定理:对于每一时刻t,假设μt − 1的
后验 分布
()~N [mt − 1,Ct − 1],则μt的先验分布()~N [mt − 1,Rt],其中Rt = Ct − 1 + Wt。推论1:()~N [ft,Qt],其中ft = mt − 1,Qt = Rt + V。
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
分析基础——可信度、模型和参数
答:
在这个例子中,我们采用比较模糊的、不蕴含信息量的先验,斜率和截距的所有可能取值的先验可信度相同,且可能取值的范围均以0为中心,噪音参数的先验分布为0到一个比较大的值的均匀分布。这种模糊的先验分布暗示其对
后验分布
并没有任何有方向的影响。 第四步是得到后验分布。
贝叶斯
推论会针对众多的参数值重新分配可信...
贝叶斯
样条是什么意思
答:
贝叶斯
样条的基本原理在于,对于未知函数,通过贝叶斯定理和贝叶斯网络等方法,将先验分布和
后验分布
进行统计学估计和优化,得到最优解。第二,贝叶斯样条的作用。贝叶斯样条技术可以应用于普通最小二乘法、最大似然估计、岭回归和Lasso等回归方法,不仅提高了回归模型的精度和效率,还能够适应非线性、非参数和...
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
优化
答:
下面,我们分别来讨论概率代理模型,以及采集函数。 概率代理模型,顾名思义,就是用来代理 的一个概率模型。 参数模型,即 可由参数 来决定。如果我们给定 的先验分布 。那么,通过
贝叶斯
公式,我们可以获得 的
后验分布
: 现在问题来呢,我们还不知道 和 啊。 是一个似然分布,往往通过 来计算,当然,我们得知道 。至于...
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