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贝叶斯后验分布
贝叶斯
学派与经典学派处理统计推断的对比,主要是估计和假设检验的区别...
答:
贝叶斯
估计是 有一个西塔作为总体
分布概率
P(X|西塔)的参数,为了求得这个参数的估计值,选择X1,X2,……Xi的一个样本,根据先验信息选择先验分布,可以求出
后验分布
。然后西塔的估计可以根据后验分布的特征值求出,如,最大后验估计,后验期望,后验中位数。经典假设分为四部 第一、提出假设H0...
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%...
如何区分条件
概率
、乘法公式、全概率公式和
贝叶斯
公式?
答:
条件
概率
用在A 事件发生的情况下B事件发生的概率。概率乘法公式用在AB 同时发生时候。全概率公式用在A事件可以看作整体被B分割时候。
贝叶斯
公式用于先验和
后验
较复杂精确时用边际
分布
密度
常见指数分布族参数的共轭先
验分布
推导
答:
..最后,我们总结在一张表格中,展示了所有这些共轭先验分布的深刻关联和参数的
后验分布
,以及那些复杂项的简化表示,如记号 n、E(x) 和 Var(x)。在数据科学的旅程中,
贝叶斯
学派的魅力如璀璨星辰,照亮我们的探索之路。让我们带着这些知识,继续在统计与数据分析的浩渺星海中遨游吧。
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
。
探索与利用(EE)常用策略
答:
对上面公式的各个部分进行解释。推导: 结论:
后验分布
与其先验分布 具有相同的形式,称之为共轭先验。相比于
贝叶斯
平均/dirichlet随机,UCB方法是更乐观的估计。在CTR 预估的场景中,UCB方法会让新的item获得足够的曝光机会,直到置信区间收窄,UCB取值趋向到某个值。以某广告的点击率为例。假设...
说明距离判别,
贝叶斯
判别,费歇判别之间的关系?
答:
贝叶斯
判别是一种基于贝叶斯理论的分类方法,它假设样本的分布是已知的,并根据训练数据估计出每个类别的
概率分布
,然后根据贝叶斯公式计算出样本属于每个类别的
后验概率
,并将其划分到概率最大的那个类别中。费舍尔判别是一种基于最大似然估计的分类方法,它假设样本的分布是已知的,但不像贝叶斯判别那样估计...
贝叶斯
分类器
答:
后验概率
(Posterior Probability)就是把先验概率和可能性两种信息综合起来了,其实根据先验概率和可能性乘积的大小我们就可以求出分类结果了,这里后验概率在此基础上除了一个分母可以看作是正则项,只是为了满足概率的正则性。根据后验概率做出分类决策的规则称为 最优
贝叶斯
决策规则 ,这个最优不难理解,...
距离判别与
贝叶斯
判别的区别是什么?
答:
2、
贝叶斯
判别 朴素贝叶斯的算法思路简单且容易理解。理论上来说,它就是根据已知的先验概率 P(A|B),利用贝叶斯公式求
后验概率
P(B|A),即该样本属于某一类的概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该样本所属的类。通俗地说,就是对于给出的待分类样本,求出在此样本出现条件下各个类别出现的概率...
最大似然估计量和
贝叶斯
估计量有何区别?
答:
此外,最大似然估计量通常需要假设分布的形式已知,并且需要通过优化算法来求解参数的值。而
贝叶斯
估计量则可以通过贝叶斯公式直接计算
后验概率
密度函数的最大值,从而得到参数的估计值。最后,最大似然估计量和贝叶斯估计量在实际应用中的适用范围也不同。最大似然估计量适用于简单线性模型、多元线性回归等...
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