贝叶斯估计和最大后验估计的区别
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4.极大后验假设学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h,内h被称为极大后验假设(容MAP)确定MAP的方法是用贝叶斯公式计算每个候选假设的后验概率,计算式如下:h_map=argmax P(h|D)=argmax (P(D|h)*P(h))/P(D)=argmax P(D|h)*p(h) 。
极大似然估计与极大验后估计的相同点和不同点
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两种方法的原理不一样 作出来的估计量表面看起来也很不一样但是当有具体数据计算估计值的时候 就会发现两者的计算结果是差不多的因为这两个都是根据大量
极大似然估计和最大似然估计一样吗?具体描述一下,谢谢~【极大验后估计,贝叶斯估计和最大后验估计的区别】
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一般情况下极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数
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