Adakah maksimum posterior?

Isi kandungan:

Adakah maksimum posterior?
Adakah maksimum posterior?

Video: Adakah maksimum posterior?

Video: Adakah maksimum posterior?
Video: Bayes theorem, the geometry of changing beliefs 2024, Mac
Anonim

Maksimum Posteriori atau singkatannya MAP ialah pendekatan berasaskan Bayesian untuk menganggar parameter taburan dan model yang paling sesuai menerangkan set data yang diperhatikan … MAP melibatkan pengiraan kebarangkalian bersyarat untuk memerhati data yang diberikan model yang ditimbang dengan kebarangkalian atau kepercayaan terdahulu tentang model tersebut.

Apakah perbezaan antara MLE dan MAP?

Perbezaan antara MLE/MAP dan inferens Bayesian

MLE memberikan anda nilai yang memaksimumkan Kemungkinan P(D|θ) Dan MAP memberi anda nilai yang memaksimumkan kebarangkalian posterior P(θ|D). … MLE dan MAP mengembalikan nilai tetap tunggal, tetapi inferens Bayesian mengembalikan fungsi ketumpatan (atau jisim) kebarangkalian.

Apakah perbezaan antara kemungkinan maksimum dan anggaran posterior maksimum?

Dalam formula, p(y|x) ialah kebarangkalian posterior; p(x|y) ialah kemungkinan; p(y) ialah kebarangkalian terdahulu dan p(x) ialah bukti. … Membandingkan persamaan MAP dengan MLE, kita dapat melihat bahawa satu-satunya perbezaan ialah MAP menyertakan prior dalam formula, yang bermaksud bahawa kemungkinan ditimbang dengan prior dalam MAP.

Apakah MLE MAP?

Anggaran Kemungkinan Maksimum (MLE) dan Maximum A Posteriori (MAP), kedua-duanya adalah kaedah untuk menganggar beberapa pembolehubah dalam tetapan taburan kebarangkalian atau model grafik. Mereka adalah serupa, kerana mereka mengira satu anggaran, bukannya pengedaran penuh.

Adakah MAP sentiasa lebih baik daripada MLE?

Dengan mengandaikan anda mempunyai maklumat terdahulu yang tepat, MAP adalah lebih baik jika masalah mempunyai fungsi kehilangan sifar satu pada anggaran. Jika kerugian bukan sifar satu (dan dalam banyak masalah dunia nyata tidak), maka boleh berlaku bahawa MLE mencapai jangkaan kerugian yang lebih rendah.

Disyorkan: