Jak używać maksymalnego prawdopodobieństwa posteriori (mapy) w zadaniu klasyfikacji

1. Jak znaleźć maksymalne prawdopodobieństwo tyłu?
2. Czy maksimum prawdopodobieństwo tyłu używa wcześniejszego rozkładu prawdopodobieństwa?
3. Jaka jest kluczowa różnica między podejściem maksymalnego prawdopodobieństwa a maksymalnym podejściem z tyłu?
4. Jaka jest różnica między wnioskiem MLE i MAP?

Jak znaleźć maksymalne prawdopodobieństwo tyłu?

Aby znaleźć oszacowanie mapy, musimy znaleźć wartość x, która maksymalizuje fx | y (x | y) = fy | x (y | x) fx (x) fy (y). Zauważ, że FY (y) nie zależy od wartości x. Dlatego możemy równoważnie znaleźć wartość x, która maksymalizuje fy | x (y | x) fx (x).

Czy maksimum prawdopodobieństwo tyłu używa wcześniejszego rozkładu prawdopodobieństwa?

Maksymalnie ocena posteriori jest ramy probabilistyczne do rozwiązywania problemu oszacowania gęstości. MAP obejmuje obliczenie warunkowego prawdopodobieństwa obserwowania danych, biorąc pod uwagę model ważony wcześniejszym prawdopodobieństwem lub przekonaniem o modelu.

Jaka jest kluczowa różnica między podejściem maksymalnego prawdopodobieństwa a maksymalnym podejściem z tyłu?

Maksymalnie aheriori

Różnica polega na tym, że oszacowanie mapy wykorzysta więcej informacji niż MLE; W szczególności oszacowanie mapy uwzględni zarówno prawdopodobieństwo - jak opisano powyżej - jak i wcześniejszą wiedzę o stanie systemu, x [6].

Jaka jest różnica między wnioskiem MLE i MAP?

Różnica między MLE/MAP a wnioskiem Bayesa

MLE daje wartość, która maksymalizuje prawdopodobieństwo p (d | θ). A mapa daje wartość, która maksymalizuje prawdopodobieństwo tylne P (θ | D). Ponieważ obie metody dają jedną stałą wartość, są uważane za estymatory punktów.