贝叶斯学习 - MAP假设

时间:2013-09-07 12:25:00

标签: machine-learning bayesian

假设我有一组hypotesys H = {h1,h2}互斥。对于它们,P(h1)= 0.2并且p(h3)= 0.3(先验分布)。 假设我们也知道

P(Y = 0 | h1)= 0.2 P(Y = 0 | h2)= 0.4

其中Y是可以具有两个值{1,0}的属性(目标)。 最后假设您观察到事件Y = 0。

哪一个是MAP(最大后验)hipotesys?

  • MAP是h1
  • MAP是h2
  • 没有足够的元素来查找MAP
  • MAP h1 = MAP h2
  • 上面可能的答案没有人

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

应该在math.stackexchange.com或stats.stackexchange.com上询问(现在可能已迁移)此类问题。

您的问题是Bayes Theorem

的基本应用
              P(Y=0|h1)P(h1)    0.2*0.2    0.04
P(h1|Y=0) =   -------------   = ------- = ------
                  P(Y=0)         P(Y=0)   P(Y=0)

              P(Y=0|h2)P(h2)    0.3*0.4    0.12
P(h2|Y=0) =   --------------  = ------- = ------
                  P(Y=0)         P(Y=0)   P(Y=0)

所以h2是更可能的假设,如P(Y=0)>0