贝叶斯统计

1.贝叶斯统计

　　贝叶斯用概率反映知识状态的确定性程度

　　数据集能够被直接观测到，因此不是随机的

　　另一方面，真实参数 θ 是未知或不确定的，因此可以表示成随机变量

　　相对于最大似然估计，贝叶斯估计有两个重要区别：

　　　　第一，不像最大似然方法预测时使用 θ 的点估计，贝叶斯方法使用 θ 的全分布

　　　　　　在观测到 m 个样本后，下一个数据样本 x (m+1) 的预测分布如下

　　　　　　　　

 

　　贝叶斯方法和最大似然方法的第二个最大区别是由贝叶斯先验分布造成的

　　高斯作为先验分布

　　　　

2.最大后验 (MAP) 估计