想请问下各位朋友,这里用到的计算条件概率的公式要怎么来算的呀,先谢过各位了!
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关注 - 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7808362
- 这篇博客也不错, 你可以看下对两种传感器的栅格数据进行逐像元回归分析,得到的每个像元的转换方程,去处理待校正的栅格图像
- 除此之外, 这篇博客: 极大似然估计,最大后验估计的区别中的 验估计则是在规则化极大似然估计,由于贝叶斯学派认为参数不能直接从观测数据中得到,因为参数具有许多的不确定性,不能因为仅有的数据就认为参数是由这些观测数据能得到的,因此在这个前提条件下要加上一个先验概率,最大后验概率的公式: 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
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由公式观察可知,最大后验估计不仅要极大似然函数的θ最大,还要后验概率的θ最大,因此最大后验估计能影响参数的值朝着先验偏移。最大后验的优点是能够利用先验的信息,因为这些信息是无法从观测数据中得到的,从而减少了模型的方差,但是代价是增加了偏差。
- 您还可以看一下 周昊老师的小白学习课程:梯度下降算法与公式详细推导课程中的 从一个线性回归模型案例谈起小节, 巩固相关知识点
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