Фактор Байеса

От / / Оставьте комментарий

Коэффициент Байеса Байесовские коэффициенты используются для сравнения двух статистических моделей на основе наблюдаемых данных.  Байесовская модель интегрирует вероятность по всем […]

Bayesian inference, Model selection, Statistical ratios, Байесовский вывод, Выбор модели, Статистические коэффициенты

Коэффициент Байеса

  • Байесовские коэффициенты используются для сравнения двух статистических моделей на основе наблюдаемых данных. 
  • Байесовская модель интегрирует вероятность по всем параметрам, что защищает от переобучения. 
  • Сравнение байесовской модели не зависит от отдельного набора параметров. 
  • Байесовские коэффициенты автоматически и естественно влекут за собой штраф за включение слишком большой структуры модели. 
  • Для выбора модели в байесовской структуре можно использовать приближенные байесовские вычисления. 
  • Байесовские коэффициенты учитывают количество свободных параметров в моделях. 
  • Байесовский вывод является теоретическим обоснованием и обобщением бритвы Оккама. 

Полный текст статьи:

Фактор Байеса — Википедия

Похожие статьи:

  1. Эссе по решению проблемы в учении о шансах Эссе, посвященное решению проблемы в учении о шансах Открытие Байеса Байес разработал теорему, известную как теорема...
  2. Байесовская игра Байесовская игра Определение и структура байесовских игр Байесовские игры — это игры с неполной информацией, где...
  3. Байесовская статистика Байесовская статистика Основы байесовской статистики Байесовская статистика — это статистический метод, основанный на теореме Байеса.  Она...
  4. Коэффициент затухания Коэффициент затухания Определение коэффициента ослабления Коэффициент ослабления описывает уменьшение интенсивности излучения при прохождении через материал.  Используется...
  5. Оценщик Байеса Байесовская оценка Байесовские оценки основаны на условных распределениях и априорных знаниях.  Приемлемость правил Байеса зависит от...
  6. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  7. Байесовский подход к функционированию мозга Байесовские подходы к функционированию мозга Основы байесовских подходов к мозгу Байесовские подходы исследуют способность мозга функционировать...
  8. Отражение Коэффициент отражения Определение отражательной способности Отражение — это способность материала отражать лучистую энергию.  Коэффициент отражения является...
  9. Коэффициент отражения Коэффициент отражения Определение коэффициента отражения Коэффициент отражения — это отношение амплитуды отраженной волны к амплитуде падающей...
  10. Стандартизированный коэффициент Стандартизированный коэффициент Определение стандартизированных коэффициентов Стандартизированные коэффициенты (бета-коэффициенты) — это оценки, полученные в результате регрессионного анализа...
  11. Коэффициент Шарпа Коэффициент Шарпа Определение коэффициента Шарпа Коэффициент Шарпа — это мера соотношения между ожидаемой доходностью актива и...
  12. Выборка Гиббса Выборка Гиббса Основы байесовского вывода Байесовский вывод основан на теореме Байеса и используется для оценки вероятностей...
  13. Многоуровневая модель Многоуровневая модель Основы многоуровневого моделирования Многоуровневое моделирование — это метод статистического анализа, который позволяет учитывать корреляции...
  14. Биномиальный коэффициент Гаусса Биномиальный коэффициент Гаусса Определение и свойства биномиальных коэффициентов Гаусса Биномиальные коэффициенты Гаусса — это коэффициенты в...
  15. Байесовская сеть Байесовская сеть Основы байесовских сетей Байесовские сети — это вероятностные модели, которые используют условные вероятности для...
  16. Слишком большой, чтобы потерпеть неудачу Слишком большой, чтобы потерпеть неудачу Проблема «слишком больших, чтобы обанкротиться» Банки, считающиеся слишком большими, чтобы обанкротиться,...
  17. Аксиома счетного выбора Аксиома счетного выбора Аксиома счетного выбора (ACw) утверждает, что каждый счетный набор непустых множеств должен иметь...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх