靖江网站建设公司,基础网站建设的实施步骤,成都私家花园设计公司哪家好,百度竞价广告收费标准贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。 在参数估计中可以写成下面这样#xff1a; 这个公式也称为逆概率公式#xff0c;可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式#xff0c;即 在贝叶斯定理中#xff0c;每个名词都有…贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。 在参数估计中可以写成下面这样 这个公式也称为逆概率公式可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式即 在贝叶斯定理中每个名词都有约定俗成的名称 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为先验是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。P(B|A)是已知A发生后B的条件概率也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(B)是B的先验概率或边缘概率也作标准化常量normalized constant. 按这些术语Bayes定理可表述为 后验概率 (相似度*先验概率)/标准化常量也就是说后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。 另外比例P(B|A)/P(B)也有时被称作标准相似度standardised likelihoodBayes定理可表述为 后验概率 标准相似度*先验概率 贝叶斯估计 贝叶斯估计是在MAP上做进一步拓展此时不直接估计参数的值而是允许参数服从一定概率分布。极大似然估计和极大后验概率估计都求出了参数theta的值而贝叶斯推断则不是贝叶斯推断扩展了极大后验概率估计MAP一个是等于一个是约等于方法它根据参数的先验分布P(theta)和一系列观察X求出参数theta的后验分布P(theta|X)然后求出theta的期望值作为其最终值。另外还定义了参数的一个方差量来评估参数估计的准确程度或者置信度。 贝叶斯公式 现在不是要求后验概率最大这样就需要求,即观察到的evidence的概率由全概率公式展开可得 当新的数据被观察到时后验概率可以自动随之调整。但是通常这个全概率的求法是贝叶斯估计比较有技巧性的地方。 用贝叶斯估计来做预测 如果我们想求一个新值的概率可以由下面公式来计算。 此时第二项因子在上的积分不再等于1这就是和MLE及MAP很大的不同点。转载于:https://www.cnblogs.com/WegZumHimmel/p/7886066.html
