後驗慨率(posterior probability) ，亦譯“統計機率”或“頻數機率”。大量試驗中隨機事件出現的頻率逐漸穩定於其附近的某常數。
基本介紹
- 中文名：後驗慨率
- 別名：統計機率、頻數機率
後驗慨率
相關詞條
- 後驗慨率
後驗慨率 後驗慨率(posterior probability) ，亦譯“統計機率”或“頻數機率”。大量試驗中隨機事件出現的頻率逐漸穩定於其附近的某常數。
- 最大後驗機率
所以最大後驗機率估計可以看作是規則化（regularization）的最大似然估計。定義 假設我們需要根據觀察數據 估計沒有觀察到的總體參數 ，讓 作為 的採樣分布，這樣 就是總體參數為 時 的機率。函式 即為似然函式，其估計 就是 的最大似然估計。假設 存在一個先驗分布 ，這就允許我們將 作為貝葉斯統計（en...
- 後驗分布
如上例,設p=P(θ=1)=0.001,而π(θ=1|x)=0.86,則貝葉斯學派解釋為：在某甲的指標量出之前,他患病的可能性定為0.001，而在得到X後，認識發生了變化：其患病的可能性提高為0.86，這一點的實現既與X有關，也離不開先驗分布。計算後驗分布的公式本質上就是機率論中著名的貝葉斯公式(見機率)，這公式...
- 機率解碼
是信道解碼器的接收信號。把解碼器譯錯的碼字設為e，則解碼錯誤機率為 。解碼的誤字率 ，其中P(r)為r的機率，它與噪聲信道的統計特性有關，而與解碼算法無關，因此有如下等價關係 使得 最大的解碼就是最大後驗機率解碼，它是一種最佳解碼。分類 機率解碼方法主要有維特比(Viterbi)最大似然算法，費諾(Fano)...
- 貝葉斯機率
出現這種錯誤的機率稱為一類誤差，它要求考慮從同樣的數據源導出的假想的數據集合要比實際觀測到的數據更為極端。這個方法允許論斷'或者兩個假設不同或者觀測到的數據是誤導性的集合'。相對應的是，貝葉斯方法基於實際觀測到的數據，因此能夠對於任何數量的假設直接賦予後驗機率。對於代表每個假設的模型的參數必須賦予機率...
- 貝葉斯推斷
，後驗機率，是在給定證據 E之後，假說 H的機率，是希望求得的資訊，也就是在有目前證據時，假說H的機率。 是假定H成立時，觀察到 E的機率。在H不變時，這是E的函式，也是似然函式，指出在給定假設下假說和證據的相容程度。似然函式是證據E的函式，而後驗機率是假說H的函式。P(E)有時會稱為邊緣似然率。...
- 離散信道
1.輸人和輸出的符號的聯合機率P (a;b;).2.信道傳輸機率P(b;}a,)，即傳送為a;，通過信道傳輸接收到b，的機率.這描述了信道噪聲特性.又稱為前向機率.3.先驗機率P(a;).指接收到一個輸人a‘以前的機率.4.後驗機率P(a; }b;).指接收到一個輸出符號b，後的輸人符號“的機率.上述機率之間有如下關係...
- 貝葉斯信息標準
1、已知類條件機率密度參數表達式和先驗機率 2、利用貝葉斯公式轉換成後驗機率 3、根據後驗機率大小進行決策分類 屬性 1、獨立於先前或先前是“模糊”（一個常數）。2、可以測量參數化模型在預測數據方面的效率。3、有模型的複雜性，其中複雜性是指模型中的參數數量。4、大致等於最小描述長度標準，但具有負號。5、...
- BCJR算法
BCJR算法是一種定義在格線圖上的用來最大化糾錯編碼的後驗機率的算法，主要用於卷積編碼。這種算法以它的發明者的名字命名，分別是Bahl, Cocke,Jelinek 和 Raviv。這個算法對於疊代的糾錯編碼來說是非常重要的，其中包括Turbo碼和低密度部分檢錯編碼。算法步驟 基於格型結構：計算前向機率 計算後向機率 基於其他信息（...
- 貝葉斯決策理論
★根據後驗機率大小進行決策分類 公式 設D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發生的機率，且P(Di)＞0(i=1，2，…，n)。對於任一事件x，P(x)＞0，如圖1 理論分析 （1）如果，我們已知，被分類類別機率分布的形式和已經標記類別的訓練樣本集合，那我們，就需要從訓練樣本集合...
- 最大似然解碼準則
按最大轉移機率條件來確定的解碼規則，稱為最大似然解碼準則。它根據接收到的信息y，計算所有的P{y|x}，其中最大的值為P{y|x*}，則判斷發送端傳送的是x*。實際套用中，經常只知道信道的統計特性(轉移機率)，而不知道信源的統計特性(輸入機率)，這時求不出聯合機率和後驗機率，因此無法確定最佳解碼規則，就只...
- probability
conditional probability 條件機率；條件幾率 theory of probability 機率論 probability distribution function 機率分布函式 in all probability 多半，很可能 joint probability 聯合機率，聯合機率 damage probability 損傷機率 probability of failure 故障幾率；失效機率；崩塌機率 posterior probability 後驗機率；事後機率 雙...
- 參量估計
用後驗機率函式表示為：令： ，R稱為條件風險函式。下面針對三種代價函式分三種情況探討估計準則：情況(a)： 平方誤差情況下，風險函式最小的估計量稱為最小均方估計(minimum mean square estimation)其風險函式為：由於：p(s,x)=p(s|x)p(x)則風險函式為：∵p(x)≥0故RMS最小即等效為上式括弧[ ]內項最...
- 貝葉斯線性回歸
極大後驗估計（Maximum A Posteriori estimation, MAP）在貝葉斯線性回歸中，MAP可以被視為一種特殊的貝葉斯估計（Bayesian estimator），其求解步驟與極大似然估計（maximum likelihood estimation）類似。對給定的先驗，MAP將 式轉化為求解 使後驗機率最大的最佳化問題，並求得後驗的眾數（mode）。由於常態分配的眾數...
- 貝葉斯分類器
貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯誤機率最小或者在預先給定代價的情況下平均風險最小的分類器。它的設計方法是一種最基本的統計分類方法。其分類原理是通過某對象的先驗機率，利用貝葉斯公式計算出其後驗機率，即該對象屬於某一類的機率，選擇具有最大後驗機率的類作為該對象所屬的類。基本定義 種類 研究較多的貝葉斯...
- 檢測理論
平均風險的定義為P(Hi|Hj)表示Hj為真時，選擇Hi的機率。選擇使平均風險為極小的假設與選擇使條件風險為極小的假設是等效的。條件風險的定義為即給定一組測量數據r，判決假設Hj為真時的風險。P(Hi│r)稱為後驗機率, 即給定r，Hi為真的機率。這種準則下的最佳檢測器是通過計算一組M-1個似然比，然後基於各...
- 貝葉斯置信區間
貝葉斯置信區間 英文名為 en:Credible Interval[1]，有時也簡稱為置信區間。給定一定的實驗（測量）結果，通過貝葉斯的理論可以計算出被估計參數的後驗機率分布，從而得到一定置信機率下參數的取值區間。形式化的描述 設被估計的參數為 x，為了測量這個數據，（獨立的）做了 n 次 實驗，實驗的結果集計為 對於每次...
- 改進樸素貝葉斯
改進:：①為避免其他屬性攜帶的信息被訓練集中從未出現的屬性值“抹去”，在估計機率值時通常要進行“平滑”，常用“拉普拉斯修正”；②對屬性條件獨立性假設進行一定程度的放鬆；③藉助有向無環圖來刻畫屬性之間的依賴關係，並使用條件機率表來描述屬性的聯合機率分布。樸素貝葉斯 在採用貝葉斯公式來估計後驗機率P(c|x...
- 多項式最大似然估計
前提 最大似然估計法的思想很簡單：在已經得到試驗結果的情況下，我們應該尋找使這個結果出現的可能性最大的那個作為真的估計。定義 為了得到多項式的最大似然估計需要構建如下的輔助函式：其中，是給定觀測序列下的後驗機率，O是觀測序列。又因為 ，其中 則 關於 的導數為：令導數為0，得到多項式的似然估計方程為：
- 樸素貝葉斯
貝葉斯方法是以貝葉斯原理為基礎，使用機率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有著堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。貝葉斯方法的特點是結合先驗機率和後驗機率，即避免了只使用先驗機率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類算法在數據集較大的情況下表現出較高的準確率，...
- 貝葉斯統計推斷(2019年格致出版社出版的圖書)
《貝葉斯統計推斷》是2019年格致出版社出版的圖書，作者是古德蒙德·R.艾弗森、賀光燁。內容簡介 貝葉斯統計提供了一種假設性檢驗及置信區間估計的替換方法，該方法是以英國牧師托馬斯·貝葉斯命名的。在本書中，艾弗森教授就貝葉斯推斷表達了另一種觀點，即基於先驗機率生成後驗機率。艾弗森教授講解了如何運用貝葉斯理論及...
- 經驗貝葉斯方法
，其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。在貝葉斯定理中，每個名詞都有約定俗成的名稱：P(A)是A的先驗機率或邊緣機率。之所以稱為"先驗"是因為它不考慮任何B方面的因素。P(A|B)是已知B發生後A的條件機率，也由於得自B的取值而被稱作A的後驗機率。P(B|A)是已知A發生後B的條件機率，也由於得自A...
- TLD(一種目標跟蹤算法)
但是，在隨機深林初始化後，forest的結構也就固定了，每次通過隨機深林時所對應的node節點上的decision stump是固定的，即每一幀上對應的同一棵樹上的同一個節點所代表的像素比較點的位置是固定的，因此才能進行後驗機率的學習。首先是將通過方差檢測的圖像patch，分別輸入10棵樹上，樹的每個節點上進行一個特徵的...
- 統計圖像模型
在許多圖像處理的套用研究中， 統計模型參數的準確估計對後續圖像處理產生至關重要的影響，根據建立統計模型的形式不同， 對模型參數的估計形式也將不同。對統計模型參數估計常用的方法主要有最大似然估計、最大後驗機率估計、最大熵估計以及期望最大值算法等。最大似然估計適用於每類樣本的分布函式已知，函式的參數...
- 貝葉斯分類算法
由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗機率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗機率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣 先驗機率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。根據此方法，對一個未知類別的...
- 大話機器學習——原理|算法|建模|代碼30講
8.3後驗機率 8.4期望化方法 8.5熵模型 8.6本講小結 第2部分機器學習模型、方法及本質 第9講機器學習的方法論 9.1總體方法論 9.1.1業務理解建模 9.1.2建立假設模型 9.1.3數據收集 9.1.4數據準備 9.1.5建模分析 9.1.6解釋和模型評估 9.2建模分析的一般步驟 9.3模型和算法 9.3.1按學習方法...
- 貝葉斯分類
貝葉斯分類是統計學的分類方法，其分析方法的特點是使用機率來表示所有形式的不確定性，學習或推理都要用機率規則來實現。貝葉斯分類的原理 基於統計學的貝葉斯分類方法以貝葉斯理論為基礎，通過求解後驗機率分布，預測樣本屬於某一類別的機率。貝葉斯公式可寫成如下形式:P(y|x)=P(x|y)*P(A)*P(y)/(P(x) (4-...
