首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在计算后验概率时,使用参数(比如w_mu)和使用parameter.data(w_mu.data)会有区别吗?

在计算后验概率时,使用参数w_mu和使用parameter.data(w_mu.data)会有一些区别。

  1. 参数w_mu:参数w_mu是指模型中的一个参数,通常表示模型中的权重或偏置。在计算后验概率时,可以直接使用参数w_mu进行计算。这种方式更加简洁直接,适用于简单的计算场景。
  2. parameter.data(w_mu.data):parameter.data(w_mu.data)是指从参数w_mu中获取其数值数据。在计算后验概率时,可以通过parameter.data(w_mu.data)来获取参数w_mu的数值,并进行后续的计算。这种方式更加灵活,适用于需要对参数进行额外处理或操作的场景。

总体而言,使用参数w_mu和使用parameter.data(w_mu.data)在计算后验概率时并没有本质的区别,两种方式都可以得到相同的结果。选择使用哪种方式取决于具体的需求和场景。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 暂无相关产品推荐。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

深入浅出 极大似然估计 & 极大后验概率估计

最大后验,最大似然 联系和区别: 最大后验估计不只是关注当前样本的情况,还允许我们把先验知识加入到估计模型中,这在样本很少时候是很有用的。...最大后验,最大似然这两者的区别,其实就是对于参数θ的理解不一样。 最大化后验概率的思想是该参数本身就服从某种潜在的分布,是需要考虑的。...水浒传中的极大后验概率估计 极大似然估计是有风险的,就是如果样本不足,可能就会有判别误差。 而最大后验与最大似然区别:最大后验允许我们把先验知识加入到估计模型中,这在样本很少时候是很有用的。...即估计参数的先验概率为 1 ; 当先验和似然都是高斯分布时,最大后验估计和贝叶斯估计是等价的。...贝叶斯估计相对于最大后验估计的好处还在于,贝叶斯估计计算了整个后验概率的分布,从而也能求出其他一些比如分布的方差之类的值来供参考,比如计算出来方差太大的,我们可以认为分布不够好,从而把这个当做选择超参数的一个考虑因素

1.8K40

以色列理工暑期学习-MLE、MAP参数估计方法

即我们的MAP,最大后验概率估计。 MAP与MLE最大区别是MAP中加入了模型参数本身的概率分布,或者说。MLE中认为模型参数本身的概率的是均匀的,即该概率为一个固定值。...一是频率学派解决方案:通过某些优化准则(比如似然函数)来选择特定参数值;二是贝叶斯学派解决方案:假定参数服从一个先验分布,通过观测到的数据,使用贝叶斯理论计算对应的后验分布。...先验和后验的选择满足共轭,这些分布都是指数簇分布的例子。 所以在贝叶斯学派眼里,所有的参数都是分布形式,会从MAP继续扩展为贝叶斯估计:和MAP一样,也认为参数不是固定的,都假设参数服从一个先验分布。...定义如下 所以我们需要求的就不再是后验概率,而是 ,观察到evidence(数据采样D)的概率。当新的数据被观察到时,后验概率可以自动随之调整。...注意,此积分不再等于1,这也是贝叶斯估计与最大后验估计最大的区别了。再说简单点,就是贝叶斯估计使用贝叶斯定理去估计参数的后验概率密度: ? ?

91970
  • “共轭分布”是什么?

    在贝叶斯学派中,如果后验分布 与先验概率分布 在相同的概率分布族中,则先验分布和后验分布称为「共轭分布」,而先验分布被称为似然函数的「共轭先验」(Conjugate prior)。...频率学派需要大量样本数据作为支持,但是实际应用上,比如在药物等真实场景上是没有这么多数据的,因此在真实环境下贝叶斯理论使用更为广泛。 2.贝叶斯定理 介绍几个与贝叶斯定理有关的概念。...因为后验分布和先验分布形式相近,只是参数有所不同,这意味着当我们获得新的观察数据时,我们就能直接通过参数更新,获得新的后验分布,此后验分布将会在下次新数据到来的时候成为新的先验分布。...如果没有共轭,在需要计算多批新样本数据下的后验分布时,每次计算都需要整体重新计算。反之如果存在共轭分布,共轭可以使得我们的后验分布,之后直接成为“先验”,不需要重新整体计算,只需要考虑新样本数据。...共轭还可以保证后验分布符合某概率模型分布,而常见的概率模型分布如Beta、Gamma、正态分布等会有一些已有的数学性质可以直接使用,比如期望、极值点等。

    1.7K30

    用R语言写个贝叶斯模型 预测我的妻子是否怀孕

    但是为了使其更加实际,需要考虑使用一个似然函数,一个给定了参数和一些数据、计算在给定参数下数据的概率,通常而言是一个与概率成正比例的数值——似然值。...(log_like <- 0.0) 用R语言调用概率密度分布函数(比如dnorm, dbinom and dpois),用该函数计算模型中不同部分的似然值。然后将这些似然值相乘。...我之前曾写文提及过重要性抽样法,这里我们来回顾一下:重要性抽样法是一种蒙特卡洛实验法,它建立起来非常简单并且适用于以下情况:(1)参数空间非常小(2)先验分布与后验分布的形式区别不大。...post这里是一个长数据框,其中数值的表示基于这些参数得出的后验分布信息。 ? 让我们来看看各个周期中间隔天数的均值和方差的变化吧。 ?...像期望的那样,后验分布的图像比先验数据更狭长;并且观察后验数据,大致得出平均的经期周期天数在29天左右,其标准差在2-3天左右。

    1.3K90

    数据挖掘面试题之:朴素贝叶斯

    贝叶斯学派认为参数是随机变量,其本身也可以有分布,我们可以通过假定参数服从一个先验分布,然后基于观测到的数据来计算参数的后验分布。...后验概率: 后验概率跟条件概率的表达形式有点相似。数学表达式为p(A|B), 即A在B发生的条件下发生的概率。...比如,当你去参加体检时,明明你各项指标都是正常的,但是医生却把你分为癌症病人,这就造成了误判损失,用数学表示为:L(癌症|正常)。...朴素贝叶斯采用 属性条件独立性 的假设,对于给定的待分类观测数据X,计算在X出现的条件下,各个目标类出现的概率(即后验概率),将该后验概率最大的类作为X所属的类。...对小规模的数据表现很好,能处理多分类任务,适合增量式训练,当数据量超出内存时,我们可以一批批的去增量训练(朴素贝叶斯在训练过程中只需要计算各个类的概率和各个属性的类条件概率,这些概率值可以快速地根据增量数据进行更新

    3K41

    利用算法识别车厘子与樱桃

    小编说:朴素贝叶斯分类器作为基础的分类算法,早在基础数学时期就已经被使用,目前在各行各业中更是被广泛使用。...近几年车厘子在中国地区卖得火热,面对车厘子和樱桃,很多老百姓很难分清楚,那么算法能帮我们区分吗? 本文选自《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例》。 车厘子是樱桃吗?它们有区别是什么呢?...验证的标准则是:得到的样本属于樱桃还是车厘子的后验概率大者。 上述式子用于求取车厘子的后验概率, 上式用于求取樱桃的后验概率。...证据因子evidence(通常是常数)用来对各类的后验概率之和进行归一化。 证据因子是一个常数(在高斯分布中通常是一个常数),所以可以忽略,只需计算后验概率式子中的分子即可。...通过上述计算可以看出,车厘子的后验概率分子较大,由此可以预计这个样本属于车厘子的可能性较大。

    53420

    统计学大佬的派系之争,极大似然估计与最大后验概率

    我们今天继续来聊聊概率,今天来聊聊两个非常容易混淆的概念——极大似然估计和最大后验概率。 本来这两个概念都不是非常直观,加上这两个概念看起来又非常相似。...比如当我们多次重复一个实验的时候,当实验的结果趋于一个稳定的值p,那么就认为p就是该事件发生的概率。 在频率学派看来,事件的参数是一个定值,我们可以通过求解方程组的方式从数据当中求出参数的值。...在贝叶斯学派看来,模型的参数源自某种分布,希望从数据当中推导出该分布。对于数据的观测方式不同或者是假设不同,那么得到的参数也会有所差异。贝叶斯派视角下预估参数的常用方法是最大后验概率估计(MAP)。...我估计看到这里,大家应该还是很蒙,完全不知道这俩到底是什么东西,又有什么区别。 没有关系,我们继续往下,我们先来分别看看极大似然估计和最大后验概率是如何计算的。...好在对于我们机器学习的学习者和从业者来说,倒是不需要有特别深入的理解。能够熟悉、了解基本的理论,能够在实际问题当中有所理解和使用就可以了。

    59810

    机器学习21:概率图--朴素贝叶斯模型

    后面就可以使用极大似然估计法进行参数估计了。 2,后验概率最大化隐含着期望风险最小化: 朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中,等价于期望风险最小化。论述如下: 1),使用0-1损失函数: ?...3),使期望风险最小化,当X=x时: ? 可见根据期望风险最小化准则可以得到后验概率最大化准则。...1),MLE:最大似然估计就是求解使得X出现概率最高的θ。显然计算出来的参数完全取决于实验结果。 ? 2),MAP:能够很大程度克服实验误差,该方法尝试最大化后验概率P(θ|X) 。 ?...其中,Gaussian NaiveBayes是指当特征属性为连续值时,而且分布服从高斯分布,那 么在计算P(x|y)的时候可以直接使用高斯分布的概率公式: ?...因此,只需要计算出各个类别中此特征项划分的各个均值和标准差 BernoulliNaive Bayes是指当特征属性为连续值时,而且分布服从伯努利分布, 那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用伯努利分布的概率公式

    1.1K20

    贝叶斯学派与频率学派有何不同?

    机器学习中频率统计的应用也是一样的,只不过不求概率了,而是求参数。这就引出了另外一个概念似然函数。似然和概率意思差不多,区别是这样的。...由此,又可以展开最大似然估计,频率统计中最常使用的最优化方法,即让似然概率最大化,也就是固定参数的前提下,数据出现的条件概率最大化。比如,在逻辑回归参数模型中使用。...通过验证得到的结果就是后验概率 ,这个结果可能是好,也可能是坏。 所以,贝叶斯定理的意义就是将先验概率和后验概率关联起来,刻画了数据对于知识和信念的影响。 2....从这个角度理解,贝叶斯公式就是在描述:你有多大把握能相信一件证据。 前面也说了,后验概率的结果可能是好,也可能是坏。...因此,贝叶斯的先验分布概率非常重要,要想后验概率大,需要 和 同时大,这就涉及到最大后验概率估计的概念了。

    2K30

    贝叶斯系列——贝叶斯与其他统计流派的区别和联系

    作者:沈伟臣 编辑:张 欢 前言 了解概率统计的同学都知道有频率学派和贝叶斯学派两种统计流派,那么频率学派和贝叶斯学派到底有什么区别呢?...(关于Beta分布和后验概率的具体计算会在以后的文章具体介绍) 下图是分别绘制的先验分布Beta(10,10)(蓝色)和后验分布Beta(15,10)(绿色) 。 ?...一般而言,某个广告的转化率会围绕一个值上下波动,在使用历史转化率做特征时,如果简单的使用频率学派的转化量除以点击量计算转化率,会发现转化率随着天数的不同会产生巨大的波动,这并不利于模型的训练。...那么我们可以根据每天的点击量和转化量来计算转化率的后验分布,并且使用后验分布的均值作为平滑的的转化率。一个简单的平滑函数如下。...factor因子为控制平滑程度的参数,其本质是通过改变分布的有效样本量来控制先验和后验的权重的。

    1.1K110

    使用概率编程和Pyro进行财务预测

    当模型训练完成后,比如说使用SGD进行训练,得到一些固定的权重矩阵,网络对于相同的样本会输出相同的结果。没错!那么如果把参数和输出看做相互依赖的分布会怎么样呢?...有了这样的设定就后面理解略微清晰了点,我们只需要记得,从现在开始模型中所有的参数、输入和输出都是分布。当我们训练模型时,需要拟合这些分布的参数,在实际任务中获得更高的精度。...这里我们还需要知道,参数分布的形态是由我们来设定的 (开始时所有权重都初始化为 w ~ Normal(0, 1)分布,此后通过训练获得正确的均值和方差)。...使用概率编程的原因 从数据中学习它作为额外的潜变量,而不是传统的在模型中使用dropouts或L1正则化。...不使用概率编程的原因 我在贝叶斯模型使用尚没有积累大量的经验,不过在使用Pyro和PyMC3的过程中我发现,训练过程很长且难以确定先验概率。

    85410

    朴素贝叶斯三种模型_朴素贝叶斯多分类

    通俗地说在 B 出现的前提下 A 出现的概率,等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。 换句话说就是后验概率和先验概率的关系。...P(A|B)是后验概率,表示某事发生了,并且它属于某一类别的概率,有了这个后验概率,便可对样本进行分类。后验概率越大,说明某事物属于这个类别的可能性越大,便越有理由把它归到这个类别下。...: 在使用上有什么区别呢?...连续概率的贝叶斯定理的形式为(下面所说的 A 和 B 对应之前贝叶斯公式中的的 A 与 B): 其中,f(x|y) 是给定 B=y 时,A 的后验分布;对应的 f(y|x) 是给定 A=x 时...,B 的后验分布; f(x) 则是 A 的先验分布概率函数。

    1.3K31

    手把手:基于概率编程Pyro的金融预测,让正则化结果更有趣!

    从概率角度讲,我们可以从数据本身学习正则化方法,在我们预测中估计准确性,使用更少的数据来训练并且在模型中加入概率依赖。...我们有参数(权重),这些参数以矩阵表示,输出通常是一些标量值或者向量(例如用于分类时)。比如说,在用SGD训练模型之后,我们有了这些固定矩阵和网络在相同的输入样本上输出相同的向量。完全正确!...初始分布称之为先验分布,使用过训练数据拟合参数的分布叫做后验分布。后者用于取样和获得输出数据。 模型的拟合效果怎么样呢?一般的框架叫做变分推理。...重复取样100次然后计算每一次取样预测的均值和标准差(标准差越大,我们对预测准确的信心越低)。...源代码: https://github.com/Rachnog/Deep-Trading/tree/master/bayesian 在拟合模型和采样后,让我们直接看最终结果: 30天的Pyro神经网络预测

    77720

    专知主题链路知识推荐#4-机器学习中往往被忽视的贝叶斯参数估计方法

    很多人只知道极大似然估计,但对最大后验估计,贝叶斯估计等等往往不知所云,不是很清楚,今天,我们详细讲解这三者的联系和区别。...(2)估计出参数的值之后,如何去计算新的观测数据的概率,比如进行回归分析和预测。符号定义如下:   现有观测数据 ? ,可以看作是一系列独立同分布的数据序列;其参数为 ?...后验概率 = 似然函数*先验概率/证据   下一段我们将介绍不同的参数估计方法,首先是最大似然估计,然后是最大后验估计(如何利用最大化后验合并参数中的先验知识),最后是贝叶斯估计(使用贝叶斯规则推断一个完整的后验分布...(2)最大后验估计(Maximum a posteriori , MAP) 最大后验估计(Maximum a posteriori, MAP)与最大似然估计方法类似,区别是最大后验概率估计在参数中考虑了先验知识...上式中,后验概率 ? 取代了直接计算参数 ? (可以和MLE,MAP对比一下),公式中将先验知识融入到概率预测中。

    88940

    详解贝叶斯学派与频率学派的区别和联系

    当重复试验的次数趋近无穷大时,事件发生的频率会收敛到真实的概率之上。 看到这里或许你会提问,如果观测样本有限,那真实的概率还会精准吗? 答案是不一定。...机器学习中频率统计的应用也是一样的,只不过不求概率了,而是求参数。这就引出了另外一个概念似然函数。似然和概率意思差不多,区别是这样的。...由此,又可以展开最大似然估计,频率统计中最常使用的最优化方法,即让似然概率最大化,也就是固定参数的前提下,数据出现的条件概率最大化。比如,在逻辑回归参数模型中使用。...所以,贝叶斯定理的意义就是将先验概率和后验概率关联起来,刻画了数据对于知识和信念的影响。 2....从这个角度理解,贝叶斯公式就是在描述:你有多大把握能相信一件证据。 前面也说了,后验概率的结果可能是好,也可能是坏。

    1K21

    面经 | 面试题目记录(美团)

    function) 来完成“运行时决议 ”这一操作,这与一般的“编译时决定”有着本质的区别 “静态存储”和“动态存储” 静态存储:全局变量 动态存储:函数的形式参数 红黑树的原理 并发和并行的区别 https...为什么可以使用对偶来求解原始问题? 核函数了解吗?核函数解决什么问题?...为什么高斯核函数可以拟合无限维 (无穷泰勒展开) ID3缺点 (信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好) 朴素贝叶斯公式 抽象一个分类问题[m个样本,n个特征,k种标签],问先验概率后验概率分别是什么.../过拟合) BN中怎么处理训练集和测试集中均值,方差 训练时对每一批的训练数据进行归一化,也即用每一批数据的均值和方差 测试时,比如进行一个样本的预测,没有batch的概念,因此,这个时候用的均值和方差是全量训练数据的均值和方差...极大似然与交叉熵有什么区别 四、编程题 & 概率题 一个家庭有两个孩子,已知有一个是女孩子,全是女孩子的概率是多少 一个商店,1个小时卖出去5个包子,问下一个小时卖出6个的概率 写个快排 用最快的方法计算

    19510

    贝叶斯统计:初学指南

    在statistical inference上,主要有两派:频率学派和贝叶斯学派。...在使用贝叶斯理论过程中,我们最基本的公式如下: ? 为了方便的计算后验概率,我们会采用共轭先验的方法来简化后验的计算。...此时我们可以计算出n次中k次朝上的概率值为: ? 我们再来计算后验概率: ? 可以看到后验概率也是Beta分布,我们通过假设先验概率为Beta分布,能非常方便的计算出后验概率。...随着实验结果的增加,我们越来越确信正面朝上概率为0.5。 以上是一个简单的后验问题,如果遇到一些复杂的后验概率,我们就要使用mcmc来做了....先介绍 mcmc 算法的一般套路: 先在参数空间$\theta$中选择一个$\theta_{current}$ 在参数空间中提议一个新的位置$\theta_{new}$ 根据先验信息和观测数据决定接收或者拒绝

    59830

    R语言+AI提示词:贝叶斯广义线性混合效应模型GLMM生物学Meta分析

    比如,在控制纬度时,可能会发现它能解释我们所关注的响应中研究间的很大一部分方差,从而可以说纬度是该响应的一个良好预测因子。...以抛硬币为例,频率统计认为抛硬币出现正面的概率是0.5,这是在大量抛硬币实验中正面出现的频率,即基于一组参数值观察数据的概率。...模型的输出是一个后验分布,它是数据、先验知识和似然函数的组合。 四、固定效应与随机效应元分析 在贝叶斯分析中,固定效应和随机效应没有根本区别,关键在于理解每种类型的分析如何处理方差。...(二)计算随机效应的后验均值 MCMCglmm估计随机效应的方差和每个类别内的真实效应大小,但报告随机效应的方差比报告每个效应大小更有信息性。...(四)计算95%可信区间 可以使用interval(mcmc())来绘制或报告模型的可信区间,而无需直接从摘要中提取数字。 上述代码的结果应该与查看摘要时截距的后验分布的95%可信区间的数值相似。

    10410

    为什么贝叶斯是量化工作者最常用的工具

    直到20世纪中期,也就是快200年后了,统计学家在古典统计学中遇到了瓶颈,伴随着计算机技术的发展,当统计学家使用贝叶斯统计理论时发现能解决很多之前不能解决的问题,从而贝叶斯统计学一下子火了起来,两个统计学派从此争论不休...其中积分求的区间 指的是参数 θ 所有可能取到的值的域,所以可以看出后验概率 π(θ|x) 是在知道 x 的前提下在 域内的一个关于θ 的概率密度分布,每一个θ 都有一个对应的可能性(也就是概率)。...继续拿掷硬币的例子,这是一个二项试验 Bin(n,p),所以其似然函数为: 在我们不知道情况时就先假设其先验分布为均匀分布 Uni(0,1),即: 那现在根据贝叶斯公式求后验概率分布: 我们得到结果为...这个例子中,我看到了可能的后验分布是 Beta 分布,看起来感觉有点像正态分布啊,那我们用正态分布作为先验分布可以吗?这个是可以的(所以要学会观察)。...很显然积分这个工具只适合我们在一维和二维的情况下进行计算,三维以上的效果就已经不好了;其实不仅仅在于多维情况,就算是在一维情况很多积分也很难用数值方法计算出来,那该怎么办?

    60010

    机器学习笔记,统计模型觉得难,不妨来看点概念吧

    后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来....再是维基百科: 在贝叶斯统计中,一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率(Posterior probability)是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样,后验概率分布是一个未知量(视为随机变量)基于试验和调查后得到的概率分布。“后验”在本文中代表考虑了被测试事件的相关证据。 哇,这两者看起来都不是省油的灯,没有一个好理解的。...但是在数学领域,两者是有严格区分的,其中概率求的是已经知道参数 ,事件X发生的概率,也就是 。而似然侧重事件A发生时它的原因是 的概率,求的是 ,这不和后验概率差不多么?...之后在极大似然估计和最大后验概率的讨论上,还会针对它们做进一步的讨论。 学海无涯,与君同行。

    62930
    领券