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贝叶斯后验分布
朴素
贝叶斯
答:
这个例子里就是在女神冲你笑后,对女神喜欢你的概率重新预测。带入
贝叶斯
公式计算出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% *1.5=75%因此,女神经常冲你笑,喜欢上你的概率是75%。这说明,女神经常冲你笑这个新信息的推断能力很强,将50%的"先验概率"一下子提高到了75%的"
后验概率
"。它是...
随机
概率
的研究方法有哪些?
答:
贝叶斯
方法:这是一种基于贝叶斯定理的研究方法,通过更新先验概率来得出
后验概率
。这种方法通常需要对先验概率和似然函数进行建模和计算,以便得出后验概率。例如,我们可以使用贝叶斯方法来研究疾病的发病概率,通过不断更新先验概率和似然函数,得出后验概率。最大熵方法:这是一种基于信息论的研究方法,通过...
贝叶斯
与爱情
答:
“想把
贝叶斯
套在爱情上,或许是可行的吧。”夏莫这样想。夏莫这么觉得的原因有二:一,爱情里的慢慢习惯,就像不断地通过与对方相处来获得数据求 likelihood,更新自己的
后验概率
;二,对于两者而言,再如何理性的分析都参杂了主观的先验知识——自然科学里的 expert knowledge 也罢,陷入恋爱关系前的恋爱...
历史上第一个机器学习算法是什么?
答:
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据
分布
来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个...
卢克德容(一位被遗忘的天才数学家)
答:
贝叶斯
统计是一种基于贝叶斯定理的统计学方法,它用于根据已知的先验信息和样本数据推断总体参数的值。卢克德容在贝叶斯统计方面也做出了很多重要贡献,他提出了一种新的贝叶斯统计方法——“最小
后验
风险估计”。这种方法是在最小化后验风险函数的基础上,通过先
验分布
和样本数据来估计总体参数的值。最小后...
泄露天机的1379号监听员——德国坦克问题
答:
最小方差法追求的是误差概率的加权最小化,它反映出频率论者对于概率的执着追求。然而,面对无法重复的事件,如硬币的抛掷,
贝叶斯
学派提供了另一种思考方式,通过先验概率与
后验概率
的融合,揭示了知识更新的可能性。以抛掷硬币为例,频率论者难以解释特定结果的概率,而贝叶斯学派的处理方式更为灵活。在...
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