暈頭了,請問後驗概率 後驗概率密度 後驗概率分類 概率密度 最小風險 最大後驗估計之間有啥關係?

時間 2021-12-27 01:52:42

1樓:somepig

你似乎有幾個疑惑點:

概率和概率密度

這部分隨便找本概率論教材看看。Given a distribution function F, if it can be written as

, we say the function is the (密度函式)density function of F.

後驗概率分布(posterior distribution )和後驗概率密度(posterior density): 它依然是乙個概率分布, 記為 ,所以當然可以有其密度函式,如果存在的話。這跟一般的分布函式和密度函式的關係沒有區別。

2. 後驗概率分類

這通常是用貝葉斯來進行分類, 不知道你的情景是什麼,我舉個最簡單例子. 有觀測資料 我們想判斷 那我們可以通過比較其後驗概率來進行分類, \Pi(\theta\in\Theta_2|X^)" eeimg="1"/>, we assign to class , otherwise class

最大後驗估計在這裡也可以一併解釋了,假如你想進行 的點估計,那你可以找到讓後驗概率最大的那個點即可, i.e. .

3.最小風險 (risk)

這通常是decision theory 的內容。假設你面臨乙個決策問題,根據觀測到的資料 ,要採取某一action , to minimize the loss . 在貝葉斯框架下,我們是找到乙個決策讓Bayes risk最小, which is given by It can be rewritten as

裡面的那個積分我們稱之為 posterior risk, because it is an expectation relative to the posterior distribution . 可以證明讓posterior risk 最小的決策就是讓整體Bayes risk最小的決策。 這是最小風險與後驗概率的關係。

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