会员
周边
捐助
新闻
博问
闪存
赞助商
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
deephub
overfit深度学习
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
2024年11月8日
贝叶斯统计中常见先验分布选择方法总结
摘要: 在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法: 经验贝叶斯方法 信息先验 无信息/弱信息先验 经验贝叶斯方法 经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据,θ表示参数,则经验贝叶斯估
阅读全文
posted @ 2024-11-08 17:19 deephub
阅读(24)
评论(0)
推荐(0)
编辑
公告