贝叶斯假设确定的先验分布都是广义先验分布。(
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举一反三
- 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
- 因为贝叶斯决策利用的是后验概率分布,所以,参数的先验概率分布不可以选择广义先验分布。(<br/>)
- 验后分析和预验分析都是通过贝叶斯公式修正先验分布，不同之处在哪里？
- 当数据的先验分布假定为正态分布时，贝叶斯判别与正态分布等价
- 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