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- Quelle est la différence entre le maximum de vraisemblance et le bayésien?
- Quelle est la principale différence entre la méthode bayésienne et la méthode de vraisemblance?
- Pourquoi l'inférence bayésienne est-elle meilleure?
- Quelle est la différence entre le MLE et l'inférence de la carte?
Quelle est la différence entre le maximum de vraisemblance et le bayésien?
En d'autres termes, dans l'équation ci-dessus, MLE traite le terme p (θ) p (d) comme une constante et ne nous permet pas d'injecter nos croyances antérieures, p (θ), sur les valeurs probables pour θ dans les calculs d'estimation. Estimation bayésienne, en revanche, calcule complètement (ou parfois approximation) la distribution postérieure p (θ | d).
Quelle est la principale différence entre la méthode bayésienne et la méthode de vraisemblance?
La différence entre ces deux approches est que les paramètres pour l'estimation du maximum de vraisemblance sont fixes, mais inconnue, les paramètres de la méthode bayésienne agissent comme des variables aléatoires avec des distributions antérieures connues.
Pourquoi l'inférence bayésienne est-elle meilleure?
Le principal avantage des statistiques bayésiennes est qu'ils donnent une distribution de probabilité des hypothèses. Ils permettent également l'ajout de nouvelles informations aux hypothèses sous la forme de la distribution postérieure. Cependant, la création de la distribution antérieure peut être délicate car il n'y a pas d'ensemble prédéfini de prieurs.
Quelle est la différence entre le MLE et l'inférence de la carte?
La différence est que l'estimation de la carte utilisera plus d'informations que MLE; Plus précisément, l'estimation de la carte considérera à la fois la probabilité - comme décrit ci-dessus - et la connaissance préalable de l'état du système, x [6]. L'estimation de la carte est donc une forme d'inférence bayésienne [9].
