分层贝叶斯模型 对于一个随机变量序列$Y_{1},...,Y_{n} $,如果在任意排列顺序$\pi $下,其概率密度都满足$p(y_{1},...,y_{n})=p(y_{\pi_{1}},...,y_{\pi_{n}}) $,那么称这些变量是可交换的。当我们缺乏区分这些随机变量的信息时 ...
. 蒙特卡洛估计 若 theta 是要估计的参数, y ,...,y n 是从分布 p y ,...,y n theta 中采样的样本值,假定我们从后验分布 p theta y ,...,y n 中独立随机采样 S 个 theta 值,则 theta ,..., theta S sim i.i.d. p theta y ,...,y n 那么我们就能够通过样本 theta ,..., theta ...
2016-07-12 22:14 0 3485 推荐指数:
分层贝叶斯模型 对于一个随机变量序列$Y_{1},...,Y_{n} $,如果在任意排列顺序$\pi $下,其概率密度都满足$p(y_{1},...,y_{n})=p(y_{\pi_{1}},...,y_{\pi_{n}}) $,那么称这些变量是可交换的。当我们缺乏区分这些随机变量的信息时 ...
One-Shot Learning with a Hierarchical Nonparametric Bayesian Model 该篇文章通过分层贝叶斯模型学习利用单一训练样本来学习完成分类任务,模型通过影响一个类别的均值和方差,可以将已经学到的类别信息用到新的类别当中。模型能够发现如何组合 ...
频率推理(Frequentist inference is a type of statistical inference that draws conclusions from sample dat ...
一、简介 贝叶斯用于描述两个条件概率之间的关系,一般,P(A|B)与P(B|A)的结果是不一样的,贝叶斯则是描述P(A|B)和P(B|A)之间的特定的关系。 公式:\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法,希望有利于他人理解。 分类问题综述 ...
采用加一个正规项和交叉验证的方式处理过拟合问题。与此相对的贝叶斯学派用贝叶斯的方法给出一种自然的方法进行 ...