先验估计和后验估计
贝叶斯神经网络教程(3):Bayes by Backprop与MC Dropout
神经网络的正则化技术，如L1和L2正则化，通过在损失函数中加入正则化项来抑制参数过大，实际上为模型参数提供了一种先验分布。因此，极大后验估计方法不仅最大化了似然，还最大化了后验概率，从而在解决过拟合问题的同时，提供更可靠的预测。贝叶斯神经网络的求解方法包括多种改进的MCMC方法和变分推断方法...
与最大似然估计比最大后验估计方差相同嘛
最大似然估计和最大后验估计的相同点是：都是通过调整模型的参数θ，使得观测样本出现的概率最大。不同点在于，最大后验估计认为，模型的参数θ服从某个分布，不是固定的。而最大似然估计则认为模型的参数θ是固定的。
贝叶斯分类器(10X单细胞和10X空间转录组的基础算法)
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...
em算法原理
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算。第一步是计算期望...
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...
Posterior（后验）: 在看到结果后，对原因可能性的更新估计 Prior（先验）: 在观测前，对原因概率的初始信念 Likelihood（似然）: 基于原因的观测结果发生的概率 Evidence（证据）: 不考虑原因，单纯基于结果的概率分布 通过这样的解释，我们可以看出，先验分布和后验分布描绘了我们对原因的信念随着观察结果...
条件概率和后验概率有什么不同
另一方面，后验概率则是后验估计的核心，它指的是在获取新的观测数据后，对某个隐变量取值的最新概率评估。换句话说，它是对某个假设在考虑到观测结果后的可信度。后验概率可通过全概率公式，即先验概率乘以似然比再除以证据，来计算和更新。直观地说，条件概率是基于现有信息的预测，而后验概率则是...
数据挖掘-朴素贝叶斯算法
看这个例子中，如果有一个特征的条件概率是0，那么整体的概率就是0，从而后验概率也一定是0，那么如果训练集样本太少，这种方法就不是很准确了。 如果当训练集样本个数比特征还少的时候，就无法分类某些测试集了，因此引入 m估计(m-estimate) 来估计条件概率，公式如下： 其中，n是类 中的...
贝叶斯方法理解
在实践中，我们一般取使后验概率分布 最大的 作为估计，也即最大后验估计。对于给定的X，一般认为 也是固定的，因此最大后验估计也就被转化为最大化 。以上方法被广泛应用在各类问题中，比如应用朴素贝叶斯算法解决垃圾邮件分类，应用noisy channel model解决拼写检查。参考：从贝叶斯方法谈到贝叶斯...
无穷多最优解怎么确定最优值
无穷多最优解怎么确定最优值：利用最优性条件，即每次迭代后非基变量的检验数，如果求最大问题：1）当所有非基变量的检验数都小于零，则原问题有唯一最优解；2）当所有非基变量的检验数都小于等于零，注意有等于零的检验数，则有无穷多个最优解；3）当任意一个大于零的非基变量的检验数，其对应...
在最大似然估计中,如何处理估计方程无解的情况?
3.引入先验信息：在某些情况下，我们可以通过引入先验信息来解决这个问题。例如，我们可以使用贝叶斯方法，通过引入先验分布来得到后验分布。这样，即使我们的估计方程无解，我们也可以得到一个有意义的结果。4.调整参数空间：在某些情况下，我们可以通过调整参数空间来解决这个问题。例如，我们可以将参数空间从...
赤水市丙氧回答：[答案] 这个方法的思路是这样的: 未知参数不是常量,而是一个变量,它有一个分布,称为先验分布 抽样分布得到的是在给定参数情况下的条件分布 综合参数的先验分布和抽样信息,利用贝叶斯公式,就得到参数的后验分布. 用后验分布的中位数去估计参...
於邱17321128886问： 怎么理解先验概率和后验概率? - ？
赤水市丙氧回答： 个人感觉先验概率就是一个事件发生前你大概知道这个事件发生的概率~~后验概率就是当这个事件发生后,你根据之前的概率以及现在的概率去重新定义这个事件发生的概率...不知道这样说可不可以
於邱17321128886问： 简单介绍先验概率和后验概率 - ？
赤水市丙氧回答： 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为＂由因求果＂问题中的＂因＂出现. 先验概率的分类 利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为客观先验概率; 当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经...
於邱17321128886问： 如何理解贝叶斯估计?? - ？
赤水市丙氧回答： 贝叶斯理论1.贝叶斯法则 机器学习的任务:在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设. 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设.贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方...
於邱17321128886问： 统计推理的方法是什么?谢谢了,大神帮忙啊 - ？
赤水市丙氧回答： 区间估计和假设检验 1.区间估计的实质就是在一定的可信度下,用样本统计值的某个范围来框住总体的参数值. 2.假设检验就是先对总体的某一参数作出假设,然后用样本的统计量去进行验证,以决定假设是否为总体所接受.采纳哦
於邱17321128886问： 贝叶斯决策方法 - ？
赤水市丙氧回答： 设D1,D2,……,Dn为样本空间S的一个划分,如果以P(Di)表示事件Di发生的概率,且P(Di)>0(i=1,2,…,n).对于任一事件x,P(x)>0,则有:n P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1 color=red][/color]案例: a:先验概率P(Di) D1,D2....Dn是样本空间的...
於邱17321128886问： 什么是先验分布?？
赤水市丙氧回答： 贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 .①先验分布.总体分布参数θ的一个概率分布.贝叶斯学派的根本观点,是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中,除了使用样本所提供的信息外,还必须规定一个先验分布,它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素.他们认为先验分布不必有客观的依据,可以部分地或完全地基于主观信念. 在决策分析中,尚未通过试验收集状态信息时所具有的信息叫先验信息,由先验信息所确定的概率分布叫先验分布. 设定先验分布是Bayesean分析的需要.
於邱17321128886问： 条件概率和先验概率有什么区别 - ？
赤水市丙氧回答： 先验概率:指决策者基于自己的知识、经验,对某事件在未来发生可能性大小的一种估计值. 条件概率是指:已知某特定情况(或事件)发生的前提下,某事件在未来发生可能性的一种估计值,定义式P(A|B)=P(AB)/P(B), 要求P(B)>0.从条件概率的定义看,它可以视作一种后验概率---掌握了某种信息后(某特定事件已经发生),对某事件发生可能性大小的一种估计值. P(A|B)可以看作是,掌握最新信息“某特定事件已经发生”后,对先验概率P(A)的调整值.
於邱17321128886问： MLE,MAP,EM 和 point estimation 之间的关系是怎样的 - ？
赤水市丙氧回答： 和点估计相对应的是区间估计,这个一般入门的统计教材里都会讲.直观说,点估计一般就是要找概率密度曲线上值最大的那个点,区间估计则要寻找该曲线上满足某种条件的一个曲线段.最大似然和最大后验是最常用的两种点估计方法.以最...
於邱17321128886问： 贝叶斯学派处理统计推断(包括估计问题和假设检验问题等)的思想 - ？
赤水市丙氧回答：[答案] 其核心思想是:通过综合先验信息和抽样信息得到参数的后验分布,用后验分布去做统计推断. 参数估计:利用后验分布,可以采用后验似然或者矩方法; 假设检验:利用后验分布这个现成的分布计算参数做假设检验
