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拟合优度检验_蔡军生_智普教育_深度学习入门课程 卷积层详解_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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ing提供)他们的模型使能力失效;一种普遍的正统观点认为,应该确定WhiCh“等值先验”保持的先验选择,即,先验选择等概率等效模型也具有相同的后验概率,然后在推论中应使用这些先验选择。预测。作为所有概率矢量的先验,该论点促使人们使用特殊构造的DiriChlet分布。 在我看来,仅使用那些无法推断出因果关系的先验是哲学上的错误。先验应设置为描述一个“S假设;当做到这一点,它的” S可能是关于因果推论有趣可以从数据制成。 在本练习中,您将举例说明这种推论。 考虑玩具问题,其中A和B是二进制变量。这两个模型是HA→B和HB→A。 HA→B断言A的边际概率来自参数为(1,1)的beta分布,即均匀分布;并且两个条件分布P(b | a = 0)和P(b | a = 1)也独立于参数(1,1)的beta分布。另一个模型为B的边际概率和给定B的A的条件分布分配了相似的先验。收集数据,在给定F = 1000结果的情况下,计数为 a = 0 a = 1 b = 0 760 5 765 b = 1 190 45 235 950 50 (37.1) 这两个假设的后验概率是多少? 提示:
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