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极大后验概率估计
贝叶斯估计、最大似然估计、最
大后验概率估计
答:
最大似然估计,英文为Maximum Likelihood Estimation,简写为MLE,也叫
极大
似然估计,是用来
估计概率
模型参数的一种方法。最大似然估计的思想是使得观测数据(样本)发生概率最大的参数就是最好的参数。 对一个独立同
分布
的样本集来说,总体的似然就是每个样本似然的乘积。针对抛硬币的问题,似然函数可写作: 根据最大似然估...
最
大后验估计
(MAP)的简单介绍?
答:
最
大后验估计
(maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP),是贝叶斯学派的法宝之一。与统计学派不同,贝叶斯学派认为在做估计之前,人们对要估计的实物先有一个经验性的判断,然后根据数据调整对这个实物的判断。而这个经验性的判断就是先验概率,而经过调整之后的概率称作
后验概率
。最大后验估...
先验概率、
后验概率
、贝叶斯公式、 似然函数
答:
最大后验概率(MAP):最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计
。与最大似然估计类似,但是最大的不同是,最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看作规则化的最大似然估计。 3、贝叶斯公式 贝叶斯公式,用来描述两个条件概率(后验概率)之间的关系,比如P(A|B)和P(B|A...
最
大后验概率
法的优缺点
答:
具体情况如下:1、优点是使用了一个增广的优化目标,进一步考虑了被
估计
量的先
验概率
分布。2、缺点是只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率,而未考虑该模型本身的概率。
后验概率
答:
后验概率是指当我们已经观测到一些数据后,对某个未知事件的概率的评估
。相关内容如下:1、这个评估是基于已有的数据和先验知识进行的。后验概率在贝叶斯统计学中有着广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解和预测事件的可能性。2、在贝叶斯统计学中,后验概率是通过贝叶斯公式计算得出的。这个公式将先验...
参数
估计
的几种方法
答:
最
大后验概率估计
(MAP):平衡的折中选择MAP结合了MLE和贝叶斯的长处,它寻找的是后验概率最大的参数,但与贝叶斯不同,它并不提供完整的分布,而是给出单一的估计点。尽管MAP与MLE类似,但通过先验的介入,它在一定程度上缓解了过拟合问题。异同之间的对比在方法选择上,先验知识的使用是MLE与贝叶斯/...
常用的参数
估计
答:
1)
极大
似然
估计
和MAP都是 只返回了的预估值 。2) MAP在计算
后验概率
的时候,把分母p(X)给忽略了 ,在进行贝叶斯估计的时候则不能忽略。3) 贝叶斯估计要计算整个后验概率的
概率分布
。这里有一个技巧:可以举几个例子:likehood为高斯分布,prior为高斯分布,则posterior也为高斯分布。likehood为...
最
大后验概率
准则
答:
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别。为了获得它们,只与极少量的相邻样本有关,则有 x∈ci(2)式(2)是最
大后验概率
判决准则,ci,…,只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积。该方法的思路非常简单直观。当需要对一篇待分样本...
最大似然概率和
后验概率
的区别
答:
从以上可以看出,一方面,
极大
似然
估计
和最
大后验概率
都是参数的点估计。在频率学派中,参数固定了,预测值也就固定了。最大后验概率是贝叶斯学派的一种近似手段,因为完全贝叶斯估计不一定可行。另一方面,最大后验概率可以看作是对先验和MLE的一种折衷,如果数据量足够大,最大后验概率和最大似然估计...
先验概率与
后验概率
及贝叶斯公式
答:
先验概率 ( Prior probability) 先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量;而
后验概率
是在考虑了一个事实之后的条件概率。先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的
估计
。比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p,在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性。 后验概率 ( posterior...
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