Карточка Junior Байесовский подход спрашивают часто обновлено
Prior, likelihood, posterior
Вопрос
Что такое prior, likelihood и posterior?
Попробуйте сами
Ответьте про себя или вслух, потом откройте ответ и сверьтесь.
Показать ответ и разбор
Коротко
Prior: распределение параметра до данных. Likelihood: вероятность наблюдённых данных при каждом значении параметра.
Ответ
Prior: распределение параметра до данных. Likelihood: вероятность наблюдённых данных при каждом значении параметра. Posterior: обновлённое распределение после данных, пропорционально likelihood × prior.
Разбор
Prior: распределение параметра до данных. Likelihood: вероятность наблюдённых данных при каждом значении параметра. Posterior: обновлённое распределение после данных, пропорционально likelihood × prior.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.
Термины по теме
Ещё по теме «Байесовский подход»
- Формула Байеса: тест на редкую болезнь
- Среднее Beta-распределения
- Информативный Beta-prior
- Обновление Beta-распределения
- Кейс: правило остановки по ожидаемым потерям
- Кейс: P(B > A) = 96%
- Кейс: байесовский тест на 40 пользователях
- Кейс: сильный prior на малой выборке