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极大后验概率估计
先验概率与
后验概率
及贝叶斯公式
答:
新发一个物种,到底是猫,还是小老虎呢(朱道元的经典例子)?是由于我们的无知才不能确定判断。 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...
后验概率
答:
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,是“执果寻因”问题...
MAP最
大后验概率
与ML最大似然
估计
的关系与区别!
答:
后验概率正比于似然度和先验概率的乘积 posterior \propto likelihood*prior 最大似然
估计
不考虑先验后验的问题,纯粹是选择一个参数能最大化模型似然度 最
大后验概率
是贝叶斯方法,引入参数的先验概率,结合似然度选择最佳参数或模型
贝叶斯
估计
的其他信息
答:
4.
极大后验
假设学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h,h被称为极大后验假设(MAP)确定MAP的方法是用贝叶斯公式计算每个候选假设的
后验概率
,计算式如下:h_map=argmax P(h|D)=argmax (P(D|h)*P(h))/P(D)=argmax P(D|h)*p(h) (h属于集合H)最后一步,去掉了P...
请教一下什么是先验概率和
后验概率
?
答:
例如,先验概率
分布可能
代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的
概率分布
。未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率...
...贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、
概率
和似然
答:
对于求分布的参数,一般使用最大似然估计MLE,虽然MLE是频率学派的估计方法,不过好用的东西大家一起用嘛,贝叶斯学派有个差不多的估计方法:最
大后验估计
MAP,不过MAP比MLE多了个作为因子的先
验概率
P(θ),更复杂一些,这些内容咱们下回再讲。 说回最大似然估计,说到最大似然估计就不得不问一句,什么是似然?这里需要...
先验分布、
后验分布
、似然
估计
这几个概念是什么意思,它们之间的关系是什...
答:
深入理解先验分布、
后验分布
与似然
估计
:一场探寻概率之旅 在统计学和机器学习的殿堂中,先验分布、后验分布和似然估计是三个至关重要的概念,它们犹如推理过程中的三块基石,揭示了“原因”与“结果”之间复杂而微妙的联系。让我们通过一个生动的场景来探索它们的内涵和相互关系。想象老王要前往10公里外...
频率学派与贝叶斯学派
答:
先验知识一般来自人们的经验与历史信息,而
后验分布
一般被认作是给定样本X的情况下参数θ的分布,而使得
后验概率
达到最大值所对应的参数θ称之为最
大后验估计
,类似于
极大
似然估计。上述公式的推导其实非常简单,就是从条件概率推出。根据条件概率的定义,在事件B发生的条件下事件A发生的概率是 同样地,...
贝叶斯分类器(10X单细胞和10X空间转录组的基础算法)
答:
对于求分布的参数,一般使用最大似然估计MLE,虽然MLE是频率学派的估计方法,不过好用的东西大家一起用嘛,贝叶斯学派有个差不多的估计方法:最
大后验估计
MAP,不过MAP比MLE多了个作为因子的先
验概率
P(θ),更复杂一些,这些内容咱们下回再讲。 说回最大似然估计,说到最大似然估计就不得不问一句,什么是似然?这里需要...
期望
后验估计
与最大似然估计有什么不同点?
答:
2.计算过程:-MLE:直接利用似然函数进行优化,通常使用梯度上升法或牛顿法等优化算法。-EPE:首先对似然函数进行最大化,得到一个关于参数的
极大
值点;然后对
后验分布
进行最大化,得到一个关于参数的极小值点;最后将这两个极值点作为参数
估计
的结果。3.性质:-MLE:如果数据是真实生成的,那么MLE就...
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