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贝叶斯估计
最大似然
估计
为常数怎么办
答:
当最大似然估计为常数时解决方法如下:1、通过增加数据量,可以降低估计的不确定性,使得最大似然估计更加接近真实值。2、根据实际数据分布,调整模型的假设,使得模型更加符合数据的真实分布。3、最大似然估计无法得到有效结果,可以使用其他估计方法,最小二乘法、
贝叶斯估计
等。
贝叶斯
决策理论中两种经典的策略包括
答:
贝叶斯
决策理论中两种经典的策略包括以下:一、贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率
估计
,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。二、贝叶斯决策属于风险型决策,决策者虽不能控制客观因素的变化,但却掌握其变化的...
贝叶斯
决策论及贝叶斯网络
答:
可以看到前边判别类别的决策树,bp,svm都是判别式模型。(从这里看出我们的终极目标还是去计算 p(c|x) ,符合现实的要求。)根据
贝叶斯
定理,要求联合概率分布,可以通过 p(c )*p(x|c)/p(x) 来得到,前者是类先验概率,后者是类条件概率,或者称似然。 p(x) 是用于归一化的证据因子,对于...
参数
估计
是什么意思啊?
答:
用来对总体参数进行评估的样本观察值的函数称为参数估计。参数估计,统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看,区分为点估计与区间估计:从构造估计量的方法讲,有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、
贝叶斯估计
等。人们常常需要根据手中的数据,分析或...
贝叶斯
正则化预测比较好?
答:
g=hf+n (1)则图像复原即根据观测图像g恢复原始图像f。正则化图像复原从
贝叶斯
角度来说,可以用map(最大后验概率
估计
)方法实现,即:f=argmax{p(f|g)=p(g|f)p(f)/p(g)} (2)先验分布函数 p(f)可以看成一正则化项。图像复原关键问题是先验模型p(f) 的选取,也可以说图像建模在图像...
单元无回答的缺失数据处理方法是
答:
KNN是一种建模预测的方法,将缺失的属性作为预测目标来预测。这种方法效果较好,但是该方法有个根本的缺陷:如果其他属性和缺失属性无关,则预测的结果毫无意义。但是如果预测结果相当准确,则说明这个缺失属性是没必要考虑纳入数据集中的。二、多重插补法 多值插补的思想来源于
贝叶斯估计
,认为待插补的值是...
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_百度知 ...
答:
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
贝叶斯
定理浪漫解释
答:
概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则;而心理学研究人们主观概率
估计
的认知加工过程规律。
贝叶斯
推理的问题是条件概率推理问题,这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。贝叶斯法则 通常,事件A在事件B(发生...
为什么要进行参数
估计
答:
构造点估计常用的方法是:①矩估计法。用样本矩估计总体矩,如用样本均值估计总体均值。②最大似然估计法。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出,利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。③最小二乘法。主要用于线性统计模型中的参数估计问题。④
贝叶斯估计
法。基于贝叶斯学派(见贝叶斯...
什么是
贝叶斯
思维?
答:
贝叶斯
思维。上帝不忍看到人类被复杂多变的现实折磨地如此痛苦,便说“让英国人贝叶斯降生吧”,于是我们就拥有了一种思维武器:贝叶斯定理。贝叶斯定理最初是用来计算随机事件A和B的条件的情况下事件A发生的可能性。这是它在数学层面的运用,推广到现实生活层面。贝叶斯定理常被用来解决在信息不安全的情况...
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