频率学派和贝叶斯学派的区别

最新推荐文章于 2023-11-14 21:29:15 发布
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#频率学派和贝叶斯学派的区别

本文探讨了频率学派和贝叶斯学派在参数估计上的不同观点。频率学派认为参数虽未知但固定，而贝叶斯学派将参数视为随机变量，通过先验和后验分布进行估计。

假设类条件概率符合某种确定的概率分布形式
在估计参数时
频率学派认为：参数虽然未知，但具有客观存在的固定值
贝叶斯学派认为的：参数计算是未观察到的随机变量，其本身也可有分布。可假设参数服从一个先验分布，然后根据观察到的数据来计算参数的后验分布。
先验概率：由因推果
后验概率：由果推因

周志华 机器学习 p149

统计学中的频率学派与贝叶斯学派
huguozhiengr的博客
08-18 1万+
        对于技术应用人员来说，我们更看重方法的应用，但有时候对知识的背景做一些了解，我觉得还是挺有必要的，能帮助我们理解一些东西。这篇博文里，不会呈现任何计算公式，只是讨论一下贝叶斯学派与频率学派之间的问题。         贝叶斯学派与频率学派是当今数理统计学的两大学派，基于各自的理论，在诸多领域中都起到了重要作用。自20世纪初数理统计学大发展开始，一直到20世纪中叶，频率学派一直占据...
【机器学习】频率学派和贝叶斯学派的基本概念、区别和如何更好选择哪个学派
ya的博客
09-14 1713
频率学派是统计学中的一个学派，其核心理念是基于频率的假设，即概率是一个长期的频率，可以通过大量重复实验来估计。频率学派的统计推断方法通常不依赖于先验概率，而是依赖于观测数据频率学派的方法在许多领域都有广泛的应用，如经济学、生物学、心理学等。然而，频率学派的方法也存在一些局限性，如在处理小样本数据时可能不够稳健，不考虑参数的先验信息等。因此，在实际应用中，频率学派和贝叶斯学派的方法可以相互补充，根据具体问题选择合适的方法。
详解贝叶斯学派与频率学派的区别和联系
热门推荐
Python数据科学
06-06 1万+
大家好，我是东哥。 要说贝叶斯和频率学派，那简直太有意思了。为什么这么说呢？因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战。我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派，此前并不知道，当时就被深深吸引了，于是找了各种资料学习下来，说实话感觉有点懂了，但又感觉没理解透。 后面我一直是带着这种似懂非懂的状态继续肝机器学习。但随着不断深入学习我发现很多理论其实都有出现两个学派的身影，而且在模型算法层面结合两派不断琢磨对我的理解有了很大帮助，经常有茅塞顿开的感觉（那段日子真的进步的飞起）。 虽说我有点笨，但好在经过时间
频率学派和贝叶斯学派的一些区别
NBW_GX的博客
09-11 1万+
很多人能讲出一大堆哲学理论来阐明这一对区别。 但我觉得，从工程师角度来讲，这样理解就够了: 频率 vs 贝叶斯 = P(X;w) vs P(X|w) 或 P(X,w) 你是把参数当作一个待确认系数 还是一个随机变量。 -------------------------------------------------------------------------------------
数理统计中的两个学派——频率学派和Bayes学派
09-10
概率论与数理统计课程的扩展性阅读材料，是陈希孺教授的论文
概率统计两大流派: 频率学派和贝叶斯学派对比解析
最新发布
09-22
这篇文章介绍了频率学派与贝叶斯学派两种主流的概率统计方法的区别与联系，并通过对一些例子的讨论展示了二者如何解决实际中的问题以及它们的核心思想：频率学派侧重于基于大量的相同条件独立样本的平均特性定义概率...
浅谈频率学派与贝叶斯学派的区别1
08-03
概率论是统计学和数据分析的基础，它有两个主要的理论派别：频率学派和贝叶斯学派。这两个学派在处理随机性和参数认知上有显著的差异，这直接影响到他们在实际问题中的应用。 1. 对于随机性的认知： 频率学派将...
频率学派和贝叶斯学派
chen的博客
11-14 329
这个例子强调了频率学派和贝叶斯学派在对概率的处理上的不同方法。频率学派更关注长期频率和置信区间，而贝叶斯学派更关注主观信念的更新和后验分布。在实践中，贝叶斯方法允许我们更自然地结合先验知识和新数据，但在缺乏强烈先验信念或需要传统频率推断时，频率学派的方法仍然是有用的。在实践中，频率学派和贝叶斯学派的选择通常取决于问题的性质、可用数据和研究者的偏好。频率学派和贝叶斯学派是统计学中两种主要的观点或方法论，它们在处理不确定性和推断方面有不同的方法。让我们通过一个简单的例子来说明频率学派和贝叶斯学派的不同。
Frequentist and Bayesian：智慧的碰撞
IT小菜鸟
03-31 1154
From:  http://aimit.blog.edu.cn/home.php?mod=space&uid=1555054&do=blog&id=227930 有人学了多年统计说不清楚频率学派与贝叶斯学派的区别，什么主观对客观啦，什么似然 函数对后验概率啦，那些都是现象，不是本质。两者本质上的区别是：频率学派把未知参 数看作普通变量，把样本看作随机变量；而贝叶斯学派把一切变量看作随
频率派vs贝叶斯派
我是天才很好
04-27 4544
频率派vs贝叶斯派 —— MLE（最大似然估计） vs MAP（最大后验估计） 1. 频率派 vs 贝叶斯派 在概率估计或者机器学习里的参数估计上，有两个方法，MLE（最大似然估计） 和MAP（最大后验估计），其实代表了概率论里的两个派别，频率派和贝叶斯派 往大的说，这两个派别代表了不同的世界观。频率派认为参数是客观存在不会改变的，虽然未知，但却是固定值；贝叶斯派则认为参数是随机值，因为不可能做...
频率学派和贝叶斯学派区别浅谈
lzq20115395的博客
03-15 4353
区别 往大里说，世界观就不同，频率派认为参数是客观存在，不会改变，虽然未知，但却是固定值；贝叶斯派则认为参数是随机值，因为没有观察到，那么和是一个随机数也没有什么区别，因此参数也可以有分布，个人认为这个和量子力学某些观点不谋而合。 往小处说，频率派最常关心的是似然函数，而贝叶斯派最常关心的是后验分布。我们会发现，后验分布其实就是似然函数乘以先验分布再normalize一下使其积分到1。因此两者...
关于频率学派和贝叶斯学派
weixin_42936560的博客
08-14 674
一直对频率学派和贝叶斯学派的区别一知半解，看过网上的一些文章，感觉也写得太专业术语化，这次在这里好好的做一次总结。 频率学派：使用随机事件的发生的频率描述概率的方法，就是通常说的古典概型，直接为事件本身建模，认为模型存在固定的参数。 贝叶斯学派：参数是未观察到的随机变量，其本身也可有分布（也就是说，从观察者的角度出发，认为人观察到的总是有限的），因此，可假定参数服从一个先验分布（当先验概率为1...
频率学派与贝叶斯学派
ftfy123的博客
02-24 658
频率学派与贝叶斯学派 贝叶斯学派与频率学派是当今数理统计的两大学派。对于样本分布F(X,θ)F(X,\theta)F(X,θ),我们要对其中的未知θ\thetaθ进行估计，让我们来看看频率学派（也称古典学派）和贝叶斯学派是如何做的： 频率学派 （1）频率学派把需要推断的参数θ\thetaθ看作是固定的未知常数，即对于一批样本，其分布F(X,θ)F(X,\theta)F(X,θ)是确定的，只不过...
频率学派和贝叶斯学派的联系和区别
优快云_LYY的专栏
10-19 397
转载地址 https://blog.youkuaiyun.com/u011508640/article/details/72815981
频率学派与贝叶斯学派（先验分布与后验分布，MLE和MAP）
weixin_30338743的博客
04-01 2557
频率学派（古典学派）和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派。 这两大流派对世界的认知有本质的不同：频率学派认为世界是确定的，有一个本体，这个本体的真值是不变的，我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围；而贝叶斯学派认为世界是不确定的，人们对世界先有一个预判，而后通过观测数据对这个预判做调整，我们的目标是要找到这个世界的概率分布的最优表达。 本科期间学习的概率论与数理统计更多涉及的是...
贝叶斯学派与频率学派有何不同？
weixin_33755557的博客
11-22 319
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
频率派与贝叶斯派
weixin_47532216的博客
01-31 1480
文章目录1. 频率派2. 贝叶斯派   对概率的诠释有两大学派，一种是频率派另一种是贝叶斯派。   其中数据集的数学符号如下所示： X=(x1x2⋯xN)N×PT=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋮⋮xN1xN2⋯xNP]X = \left( \begin{array} { l l } { x _ { 1 } } & { x _ { 2 } \cdots x _ { N } } \end{array} \right) ^ { T }_ { N \times P }= \left[ \b
贝叶斯估计在频率学派视角下的探讨
"本文探讨了频率学派与贝叶斯学派在统计学中的观点差异，重点介绍了贝叶斯估计的概念和应用。" 在统计学中，有两种主要的观点或学派，即频率学派和贝叶斯学派。频率学派，以Pearson、Fisher和Neyman为代表，主张...
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