2019/12/30 貝葉斯估計、最大似然估計、最大后驗概率估計
問題：這些估計都是干嘛用的？它們存在的意義的是什么？ 有一個受損的骰子，看起來它和正常的骰子一樣，但實際上因為受損導致各個結果出現的概率不再是均勻的 \(\frac{1}{6}\) 了。我們想知道這個受損的骰子各個結果出現的實際概率。准確的實際概率我們可能永遠無法精確的表示出 ...
原文：最大似然估計、最大后驗估計、貝葉斯估計的對比
貝葉斯公式 這三種方法都和貝葉斯公式有關，所以我們先來了解下貝葉斯公式： 每一項的表示如下： posterior：通過樣本X得到參數的概率，也就是后驗概率。 likehood：通過參數得到樣本X的概率，似然函數，通常就是我們的數據集的表現。 prior：參數的先驗概率，一般是根據人的先驗知識來得出的。比如人們傾向於認為拋硬幣實驗會符合先驗分布：beta分布。當我們選擇beta分布的參數時，代表人 ...
2018-07-27 16:54 0 12136 推薦指數：
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