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先验分布

与 先验分布 相关的网络解释 [注:此内容来源于网络,仅供参考]

conjugate differential operator

共轭微分算子

共轭凸函数|conjugate convex function | 共轭微分算子|conjugate differential operator | 共轭先验分布族|family of conjugate prior distributions

inferior limit,lower limit

下限

细调常数tuning constant | 下限inferior limit,lower limit | 先验分布prior distribution

Inverse probability

逆概率

事实上,在统计学的发展中,这种被称为"逆概率"(inverse probability)方法在十九世纪非常具有代表性,而且对十九世纪初的统计学产生了巨大的影响. 对使用常数先验分布的批评,使得Jeffreys对贝叶斯理论进行了具有非常重大意义的改进. Berger认为,

Posterior distribution

后验分布

参数被看成是随机变量,它的概率分布有两种:第一种是在试验之前就已经知道的被称为先验分布(prior distribution),它可以通过对以往的关于参数的知识进行总结作一个主观判断得到;第二种是在试验之后得到的被称为后验分布(posterior distribution).

posterior probability

后验概率

主流的金融学理论中,一般把人们对不确定条件下各种未知变量的认知假定为了解其概率分布;而具体到决策过程,则认为个体所遵循的基本法则是贝叶斯规则,即人们根据新的信息从先验概率(prior probability)得到后验概率(posterior probability)的方法.

Prior probability

先验概率

主流的金融学理论中,一般把人们对不确定条件下各种未知变量的认知假定为了解其概率分布;而具体到决策过程,则认为个体所遵循的基本法则是贝叶斯规则,即人们根据新的信息从先验概率(prior probability)得到后验概率(posterior probability)的方法.

objective prior probability distribution

客观先验概率分布

objective pattern 物体形态特征 | objective prior probability distribution 客观先验概率分布 | objective probability 客观概率

regularization

规则化

缩写为MAP)估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计. 它与最大似然估计中的 Fisher 方法有密切关系,但是它使用了一个增大的优化目标,这种方法将被估计量的先验分布融合到其中. 所以最大后验估计可以看作是规则化(regularization)的最大似然估计.

prior probabilities

先验概率

在JDM中,先验概率(prior probabilities)用于表示属性值的原始分布. 原始目标值分布改变时,应当指定先验概率,那样算法就可以做相应考虑. 在以客户为中心的竞争环境中,如何既是能够拥有正确的信息,又能够拥有分析信息的工具,

prior probabilities

事前機率 / 先验概率

Prior distribution, 先验分布 | Prior probabilities事前機率 / 先验概率 | Probabilistic model, 概率模型

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