下列关于贝叶斯推断的说法正确的是()
A: 贝叶斯推断不需要参数的先验分布
B: 贝叶斯推断需要参数的先验分布
C: 贝叶斯推断只有优点没有缺点
D: 贝叶斯推断参数的先验分布可以使用扁平先验和markov先验
A: 贝叶斯推断不需要参数的先验分布
B: 贝叶斯推断需要参数的先验分布
C: 贝叶斯推断只有优点没有缺点
D: 贝叶斯推断参数的先验分布可以使用扁平先验和markov先验
举一反三
- 贝叶斯假设确定的先验分布都是广义先验分布。(<br/>)
- 下列关于贝叶斯方法进行损失分布估计描述错误的是： A: 参数的先验分布可以只是一个猜测 B: 贝叶斯方法中参数是一个随机变量，而不是一个估计值 C: 为了减少积分计算，我们通常将参数的先验分布限制为离散型 D: 损失函数为二次函数时，参数的贝叶斯估计就是后验分布的均值
- 贝叶斯推断是使用贝叶斯定理
- 下面关于贝叶斯估计的说法中错误的是 A: 最大似然估计与贝叶斯估计的思想是相同的，只不过采用的方法不同。 B: 贝叶斯估计也需要一个训练样本集，利用训练样本集来找出估计参数，限制条件是使得损失函数最小。 C: 贝叶斯估计需要事先确定待估计参数的先验分布 D: 贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策，也需要定义损失函数。
- 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