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贝叶斯后验分布怎么看
贝叶斯
网络
答:
如果一个
贝叶斯
网络提供了足够的条件概率值,足以计算任何给定的联合概率,我们就称,它是可计算的,即可推理的。 什么是贝叶斯推断?使用贝叶斯方法处理不确定性,需要利用贝叶斯定理将先验分布更新至
后验分布
中,这无疑是最流行的方法之一。但还存在其他非贝叶斯方法,例如集中不等式就是非贝叶斯方法,它们...
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...
贝叶斯
统计?设随机变量x服从均匀
分布
u(θ-1/2,θ+1/2),其中θ的先验分 ...
答:
这个问题我觉得...用不到
贝叶斯
因为观察值是12,那么θ-1/2<12<θ+1/2, 即11.5<θ<12.5 θ的
后验分布
是u(11.5,12.5)
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(...
多元统计分析第07讲(
贝叶斯
判别,Fisher判别初步)
答:
探讨
贝叶斯
判别法及广义平方距离判别法的核心理念,强调了与频率学派的差异,即贝叶斯学派将估计参数视为随机变量,并通过样本修正先验分布以得到
后验分布
。在进行具体分析时,需确定先验分布的几种方法。贝叶斯判别法的关键在于如何划分样本空间,使其分类达到最优。通过错判概率和错判损失的概念,引入平均损失...
BE05:
贝叶斯
估计的统计检验力和样本量
答:
设想一枚公正的硬币,我们设定先验分布为均匀,通过前期实验获取到的
后验分布
作为我们的“生成分布”。在这个分布中,我们随机抽取n个参数值(比如100次),模拟硬币投掷,计算出
贝叶斯
估计的后验分布,并重复这个过程。每次试验,我们记录下拒绝零假设的次数,这将是检验力的基石。当检验力的比值,例如52/...
朴素
贝叶斯
以及三种常见模型推导
答:
朴素
贝叶斯
算法分类时,对给定输入x,通过学习到的模型计算
后验概率
分布 ,将后验概率最大的类作为输入x的类输出.后验概率根据贝叶斯定理计算: 上面的公式是后验概率分布中的一项,由于对于相同输入x下不同类别的后验概率的分母都相同,而最终的类输出是后验概率分布中概率最大对应的类别,所以我们可以简化为只比较分子...
贝叶斯
网络-笔记2-不确定性
答:
uncertainty结合时,需同时考虑模型期望和数据噪声。在实践中,
贝叶斯
神经网络通过
后验分布
计算期望和方差,以及使用高斯似然来近似Aleatoric uncertainty。预测的不确定度是通过多次采样网络输出计算得出的,对于分类问题,还需通过softmax函数处理。下一部分将探讨如何在代码层面上实现不确定性捕捉的实践方法。
贝叶斯
学习的基本概念
答:
5.
贝叶斯
定理(Bayesian Theorem):贝叶斯定理是贝叶斯学习的基础,它描述了在观测到新数据后,我们如何更新对事件发生概率的估计。根据贝叶斯定理,
后验概率
正比于似然函数和先验概率的乘积,即:P(参数∣观测数据)∝P(观测数据∣参数)×P(参数)贝叶斯学习通过不断地根据新数据更新先验概率,得到更新后的...
传说中的
贝叶斯
统计到底有什么来头
答:
在这里先验分布的使用看来是合理的,但
贝叶斯
学派并不是基于 “p是发病率”这样一个解释而使用它的,事实上即使对本病的发病率毫无所知,也必须规定这样一个p,否则问题就无法求解。
后验分布
根据样本 X 的分布Pθ及θ的先验分布π(θ),用概率论中求条件
概率分布
的方法,可算出在已知X=x的条件下,θ的条件分布 ...
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