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本文探讨了人工神经网络中先验概率与后验概率的概念,并解释了它们如何通过权重调整相互作用。同时,文章还介绍了置信区间与置信度的基本概念。

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这里是先验概率和后验概率的理解:人工神经网络,是机器学习的一种,其第一件事就是事先给各个神经节点赋予权重,也可以认为,这就是先验概率,而神经网络各节点权重的调整,完全可以看作是用后验概率对先验概率的刷新。

读的文章中的先验,基本上就是凭借经验啊,肉眼啊,去确定一些函数类型,阶啊,之类的;

 关于置信区间、置信度的理解:所谓置信水平就是本节开头提到的给出一个区间的信心,这个信心以概率来表示,绝大多数情况下取0.95,表示你对所估计的总体参数有95%的信心落在你所给的区间内。通常置信水平以1-α表示,α称为显著性水平。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/loooffeeeey/p/9451859.html

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