JavaShuo
欄目
標籤
貝葉斯超參數共軛後驗的證明
時間 2020-12-23
原文
原文鏈接
貝葉斯超參數共軛後驗的證明 1. 結論 對於服從正態分佈的變量 x x x∼N(μ,σ2) x ∼ N ( μ , σ 2 ) 其中 μ,σ2 μ , σ 2 爲超參數 若設 μ|σ2 μ | σ 2 與 σ2 σ 2 的先驗分佈爲: π(μ|σ2)∼N(η,σ2T) π ( μ | σ 2 ) ∼ N ( η , σ 2 T ) π(σ2)∼Inv−χ2(v0,c20) π ( σ 2 ) ∼
>>阅读原文<<
相關文章
1.
貝葉斯學習及共軛先驗
2.
貝葉斯學派:先驗分佈、後驗分佈、共軛分佈、共軛先驗分佈
3.
貝葉斯參數學習
4.
非參貝葉斯
5.
參數估計:貝葉斯思想和貝葉斯參數估計
6.
樸素貝葉斯的參數估計
7.
參數估計:最大似然估計(MLE),最大後驗估計(MAP),貝葉斯估計,經驗貝葉斯(Empirical Bayes)與全貝葉斯(Full Bayes)
8.
基於貝葉斯優化的超參數tuning
9.
樸素貝葉斯法---樸素貝葉斯法的參數估計
10.
貝葉斯公式/貝葉斯法則/貝葉斯定理
更多相關文章...
•
XML 驗證
-
XML 教程
•
DTD 驗證
-
DTD 教程
•
Github 簡明教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
共軛
貝葉
樸素貝葉斯
貝葉斯分析⑥
貝斯
參驗
驗證
證明
超參數尋優
後明
PHP參考手冊
NoSQL教程
MyBatis教程
後端
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
吳恩達深度學習--神經網絡的優化(1)
2.
FL Studio鋼琴卷軸之工具菜單的Riff命令
3.
RON
4.
中小企業適合引入OA辦公系統嗎?
5.
我的開源的MVC 的Unity 架構
6.
Ubuntu18 安裝 vscode
7.
MATLAB2018a安裝教程
8.
Vue之v-model原理
9.
【深度學習】深度學習之道:如何選擇深度學習算法架構
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
貝葉斯學習及共軛先驗
2.
貝葉斯學派:先驗分佈、後驗分佈、共軛分佈、共軛先驗分佈
3.
貝葉斯參數學習
4.
非參貝葉斯
5.
參數估計:貝葉斯思想和貝葉斯參數估計
6.
樸素貝葉斯的參數估計
7.
參數估計:最大似然估計(MLE),最大後驗估計(MAP),貝葉斯估計,經驗貝葉斯(Empirical Bayes)與全貝葉斯(Full Bayes)
8.
基於貝葉斯優化的超參數tuning
9.
樸素貝葉斯法---樸素貝葉斯法的參數估計
10.
貝葉斯公式/貝葉斯法則/貝葉斯定理
>>更多相關文章<<