贝叶斯方法(Bayesian approach) —— 一种概率解释(probabilistic interpretation)
来源:互联网 发布:shadow web 黑暗网络 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 20:30
1. Bayesian approach
对于多项式拟合问题,我们可通过最小二乘(least squares)的方式计算得到模型的参数,最小二乘法又可视为最大似然(maximum likelihood)的一种特例,当模型选择过于复杂时,很容易在测试集上造成过拟合(over-fitting),因此,过拟合问题可被理解为最大似然普遍存在的一种性质。
过拟合的问题可通过贝叶斯方法得以避免。
2. 举例
由
也即服从均值为
则对于全体样本的似然函数(连乘是基于样本之间彼此独立的基本假设)为:
为方便计算,两边同时取对数,进一步简化为:
则可求得
0 0
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