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贝叶斯后验分布怎么看
贝叶斯
统计与经典统计的主要区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量
贝叶斯
统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个
概率分布
去描述,这个分布就是先
验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,概率与概率分布是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
概率
图模型-有向图:
贝叶斯
滤波(Bayesian Filtering)
答:
算法推导涉及对预测步[公式] 和更新步[公式] 的详细处理,其中[公式] 为归一化常数,通过积分得到。对于实际应用,例如机器人,预测和更新考虑了时间推移对隐状态的影响,即使没有控制动作,环境变化也会改变隐状态。整体而言,
贝叶斯
滤波是一种根据已知观测结果计算隐状态
后验分布
的统计方法,适用于处理...
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...
变分
贝叶斯
答:
利用log-likelihood和ELOB的关系,我们有:[公式] 及其推导 为了找到与
后验分布
最接近的[公式],我们最大化ELOB,通过最小化KL散度,即:[公式],其中[公式]为目标分布。举例中,给定数据[公式],通过变分
贝叶斯
方法,我们对[公式]进行推导,得到:[公式],并利用随机梯度上升方法处理变分推断问题。
后验分布
的推断方法
答:
贝叶斯
推断方法的关键在于所作出的任何推断都必须也只须根据
后验分布
π(θ│X),而不能再涉及X的样本分布Pθ。
贝叶斯
参数学习
答:
贝叶斯
参数学习认为模型参数为随机变量,遵循特定分布,而非固定值。其核心在于通过已知数据集D来推断参数的
概率分布
,并利用此分布计算随机变量X的
后验概率
。在贝叶斯框架下,参数被视作随机变量,因此在贝叶斯网络中加入参数变量。原始网络包括四个节点,分别是相应的条件概率分布(CPD)。假设节点间无直接联系...
极大似然估计、最大
后验
估计
答:
无论是mle还是map都属于点估计,即我们最终得到的估计参数都是一个固定的值。而在
贝叶斯
估计中,假设参数θ是未知的随机变量,不是确定值,以逻辑回归为例,我们不会像使用极大似然估计或者最大后验估计直接得到w1,w2。。。wn的权重的具体的值而是得到一个关于w(n维)的
后验分布
。简单描述一下贝叶斯...
贝叶斯概率
公式
答:
在
贝叶斯概率
公式中,最关键的概念是
后验概率
。后验概率是在给定新证据或数据后,对某一事件发生的概率的重新评估。贝叶斯方法利用历史数据和现有知识来更新事件发生的概率估计,以形成后验概率。这种更新是基于新的证据或数据与原先假设之间的关联性进行的。通过这种方式,贝叶斯方法能够根据新数据不断调整并...
必须学会的数学工具(三)——
贝叶斯
定理
答:
你发给女神/男神的微信,如果只有70%收到了回复,TA对你有意思的概率是多少?没错,这个问题就可以用
贝叶斯
定理算出来。你说有没有用?想不想学呢?贝叶斯定理公式 P(AIB)=P(BIA)*P(A)/P(B)首先要弄清楚几个概念 先验概率:在考虑观测数据前,能表达不确定量P的
概率分布
。
后验概率
:在考虑和...
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。
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