经验贝叶斯估计贝叶斯估计的问题定义为根据一些观测数据 x 来估计未知参数 θ，用一个损失函数来衡量估计的准确性，如果用均方误差(MSE)来估计的话，将问题建模为等价于求解后验分布的均值最小均方误差估计器 minimum mean square error (MMSE) estimator上式中需要知道后验概率p(θ|x)，它是利用贝叶斯定理求出来的，因此需要先知道似然函数p(x|θ)以及先验分布p
这个博主很有意思 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器 参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计
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2017-12-22 01:53:00
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631本文讨论（完备数据的）贝叶斯网的参数估计问题：贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计。假定网络结构是固定的，且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例。参数估计的主要方法有两种：一种基于最大的似然的估计；一种是使用贝叶斯方法。贝叶斯网的MLE参数估计最大似然估计MLE[参数估计：最大似然
通过贝叶斯等方式实现分类器时，需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中，先验概率与类条件概率密度并不能直接获得，它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知（或可以假设为某个分布），但分布的参数未知，则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数的估计。 极大
贝叶斯估计 贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。 不同于ML估计，不再把参数θ看成一个未知的确定变量，而是看成未知的随机变量，通过对第i类样本Di的观察，使概率密度分布P(Di|θ)转化为后验概率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。 假设
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2023-07-09 23:25:57
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贝叶斯估计，边缘概率，数据通化
【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验） 贝叶斯优化(BO)的迭代公式:极大似然函数（后验概率最大化）：对数似然：最后化简：（这里表明每计算一次w是O(D^3)的复杂度，其中计算y(xi,w)为D2(w乘以f(xi)为D，生成f(xi)为D)，求L2范数为D，计算y(xi,w)求和为N，计算w2为D2
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2023-07-09 23:03:15
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1. 贝叶斯决策论中有哪些参数需要估计?
2. 如何估计?
3. 最大似然估计与贝叶斯估计的原理
问题描述先验概率\(p(w_k)\)与条件概率\(p(x|w_k)\)在贝叶斯决策理论中扮演着关键角色, 但是在现实情况中这两个概率不是直接摆在你面前, 而是需要通过估计计算得到. 通过什么来估计呢, 一堆样本.
问题描述如下:
已知:一个样本集\(D\)中
NB模型概率估计很差，但分类效果很好。 朴素贝叶斯是产生模型，所以是要求联合概率的。建立 NB分类器有两种不同的方法：一种多项式NB模型，它在文档的每个位置上生成词表中的一个词项。（推荐使用）另外一种方法是多元贝努利模型（multivariate Bernoulli model）或者直接称为贝努利模型 。（该模型常出错，不推荐使用） 小规律小结 小结1：贝叶斯模型里，
1. 贝叶斯之参数估计1. 贝叶斯之参数估计1.1. 背景知识1.2. 最大似然估计（MLE）1.3. 最大后验概率估计（MAP）1.4. 贝叶斯估计1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等1.1. 背景知识概率与统计概率：在给定数据生成过程下观测研究数据的性质；模型和参数->数据；推理统计：根据观测的数据，反向思考其数据的生成过程；数据->模型和参数：归纳关系：概率论是统计
贝叶斯与频率派思想频率派思想 长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球
贝叶斯决策与参数估计小结
有监督机器学习的问题都是以这种形式出现的:给定training set \(D\): \((x_i, y_i)\), \(i \in \{1,2, \dots, m\}\), \(y_i\in \{1, \dots, c\}\)选一个模型进行训练预测新样本\(x\)的\(y\)贝叶斯决策论采用概率模型, 在\(0-1\)loss
一、贝叶斯估计的基本概念：（1）在用于分类的贝叶斯决策中，最优的条件可以是最小错误率或最小风险。在这里，对连续变量，我们假定把它估计为所带来的损失为，也成为损失函数。（2）设样本的取值空间为，参数的取值空间为，当用来作为估计时总期望风险为： &nb
Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。关...
原创
2021-05-19 23:37:42
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Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。关...
原创
2021-05-12 14:20:16
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3.3 贝叶斯估计矩估计和极大似然估计方法的优点是比较客观客观，基本由随机采样数据决定。缺点是需要在大样本情况下估计才比较准确。不能把人类知识用于估计。例如，某公司研发新产品，需要估计合格率，这是典型的伯努利分布。按照矩估计和极大似然估计方法，需要试生产大量产品后才能获得比较好的估计，这在实践中十分昂贵和耗时。该公司的研发人员根据同类产品的历史经验和理论分析或仿真，可以对新产品的合格率有个比较可靠
1/11/2017 11:02:08 PM 考试结束了重新看了一下贝叶斯参数估计（极大似然参数估计思想很简单，不用多说了），感觉贝叶斯参数估计真是内涵很深啊！ 下面两张ppt务必完全每一行都看懂（刘老师的PPT确实做得好啊）第二张PPT讲得很清楚了，关于贝叶斯参数估计的基本条件和步骤。 需要注意的的是p(x|θ)表示的是参数θ给定时，x（也就是数据）的一般分布；而p(D|θ)则表示实际上生成手上这
贝叶斯方法有着非常广泛的应用，但是初学者容易被里面的概率公式的给吓到，以至于望而却步。所以有大师专门写个tutorial，命名为“bayesian inference with tears”。 我本人也深受其苦，多次尝试学习而不得其门而入。终于有一天，一种醍醐灌顶的感觉在脑海中出现，思路一下子清晰了，原来bayes估计竟然是这么一回事。本blog只是为了让还处在痛苦的学习过程中的人能够快速把握概念
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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首先容许我自我吐槽一下：++啊，到了烟酒生才知道有贝叶斯（bayes）这个神器----->概率记为pA；真是+++ 啊，还是修了机器学习课程才知道的-------->概率记为pB。pA*pB>0.01才导致了我知道贝叶斯。。好了，吐槽完毕！下面说说 贝叶斯。
# 贝叶斯估计在 Python 中的实现指南
贝叶斯估计是一种用于更新我们对某一事件或参数的信念的方法，它在数据科学和机器学习中得到了广泛应用。本文将为您提供一个详细的步骤指导，帮助您使用 Python 实现贝叶斯估计。
## 流程概述
以下是实现贝叶斯估计的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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