Howtosignalprocessing
- Wie finden Sie die maximale Wahrscheinlichkeit einer posteriorischen Wahrscheinlichkeit??
- Verwendet eine posteriori -Wahrscheinlichkeit eine vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilung?
- Was ist der Hauptunterschied zwischen maximaler Wahrscheinlichkeitsansatz und maximalem posteriori -Ansatz?
- Was ist der Unterschied zwischen MLE und MAP -Inferenz?
Wie finden Sie die maximale Wahrscheinlichkeit einer posteriorischen Wahrscheinlichkeit??
Um die Kartenschätzung zu finden, müssen wir den Wert von x finden, der fx | y (x | y) = fy | x (y | x) fx (x) fy (y) maximiert. Beachten Sie, dass das FY (y) nicht vom Wert von x abhängt. Daher können wir den Wert von x äquivalent finden, der Fy | x (y | x) fx (x) maximiert.
Verwendet eine posteriori -Wahrscheinlichkeit eine vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilung?
Die maximale posteriori -Schätzung ist ein probabilistisches Rahmen zur Lösung des Problems der Dichteschätzung. MAP beinhaltet die Berechnung einer bedingten Wahrscheinlichkeit, die Daten zu beobachten, die ein Modell gewichtet wurden, das durch eine vorherige Wahrscheinlichkeit oder den Glauben über das Modell gewichtet wurde.
Was ist der Hauptunterschied zwischen maximaler Wahrscheinlichkeitsansatz und maximalem posteriori -Ansatz?
Maximum a posteriori
Der Unterschied besteht darin, dass die Kartenschätzung mehr Informationen als MLE verwendet. Insbesondere wird die Kartenschätzung sowohl die Wahrscheinlichkeit - wie oben beschrieben - als auch die Vorkenntnisse des Systems des Systems, X [6], berücksichtigt.
Was ist der Unterschied zwischen MLE und MAP -Inferenz?
Der Unterschied zwischen MLE/MAP und Bayes'sche Inferenz
MLE gibt Ihnen den Wert, der die Wahrscheinlichkeit p (d | θ) maximiert. Und Karte gibt Ihnen den Wert, der die hintere Wahrscheinlichkeit p (θ | D) maximiert. Da beide Methoden einen einzelnen festen Wert geben, werden sie als Punktschätzer angesehen.
