下列选项哪个不是贝叶斯估计?()
A: 最大后验估计
B: 先验期望
C: 后验中位数估计
D: 后验期望估计
A: 最大后验估计
B: 先验期望
C: 后验中位数估计
D: 后验期望估计
举一反三
- 下列关于贝叶斯估计说法不正确的是： A: 最大似然估计、最大后验估计都是贝叶斯估计 B: 对于随机变量，可采用最小均方估计 C: 贝叶斯估计的表达形式与所选择的代价函数有关 D: 贝叶斯估计的表达形式与参数的先验分布有关
- 关于损失函数与贝叶斯估计的关系，以下陈述正确的一项为（）。 A: 平方损失函数下，后验分布的中位数是所求的贝叶斯估计 B: 绝对值损失函数下，后验分布的均值是所求的贝叶斯估计 C: 在0-1误差函数下，后验分布的均值是所求的贝叶斯估计 D: 最小平方信度估计是平方损失函数下的贝叶斯估计 E: 以上答案都不正确
- 下列关于朴素贝叶斯说法正确的是（） A: 进行分布估计 B: 通过最大后验概率进行单点估计 C: 生成式模型 D: 判别式模型
- 【估计理论】在参数 θ 给定的条件下，观测数据 z 的概率密度函数为 p(z|θ)，参数 θ 的先验分布为 p(θ) ，如果 p(z)=∫p(z|θ)p(θ)dθ>0，则关于最大后验概率估计θ ̂下列说法正确的是： A: ????????????????=argmax????????(????|????)θ ̂=argmax p(z|θ) B: ????????????????=argmax????????(????|????)????(????)θ ̂=argmax p(z|θ)p(θ) C: 无论先验密度 p(θ) 的形式如何，最大后验概率估计与最大似然估计的形式都不相同 D: 最大后验概率估计不存在
- 在参数 θ 给定的条件下，观测数据 z 的概率密度函数为 p(z|θ)，参数 θ 的先验分布为 p(θ) ，如果 p(z)=∫p(z|θ)p(θ)dθ>0，则关于最大后验概率估计θ ̂下列说法正确的是： A: ????????????????=argmax????????(????|????)θ ̂=argmax p(z|θ) B: ????????????????=argmax????????(????|????)????(????)θ ̂=argmax p(z|θ)p(θ) C: 无论先验密度 p(θ) 的形式如何，最大后验概率估计与最大似然估计的形式都不相同 D: 最大后验概率估计不存在