R中函数bic.glm的后验概率
是指在使用bic.glm函数进行广义线性模型拟合后，得到的模型的后验概率。bic.glm函数是基于贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）进行模型选择的方法之一。
BIC是一种模型选择准则，用于在给定数据集的情况下比较不同模型的拟合优度。它综合考虑了模型的拟合优度和模型的复杂度，旨在找到一个既能很好地拟合数据又不过度复杂的模型。BIC值越小，表示模型的拟合优度越好。
在bic.glm函数中，后验概率是指在进行模型选择时，每个模型被选择为最优模型的概率。这个概率可以用来评估每个模型的相对拟合优度，从而帮助我们选择最合适的模型。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。
相关·内容
1回答
R中函数bic.glm的后验概率
r、model、bayesian、floating-accuracy
我正在查看R中函数"bic.glm“的后验概率输出，它们只显示了3位数。此外，当我尝试"options(digits = 16)“时，我仍然只能得到3位数的后验概率。我的问题有两个部分:有没有办法看到更多的后验概率？当R使用“预测”函数从
浏览 42提问于2020-07-05得票数 0
1回答
我从Beta 1,1的统一先验开始建模概率Theta。P(Theta)这是因为(我在3次试验中获得了3次成功)。现在我知道我可以将这个Beta3,1可视化为PDF，并从中提取信息(例如可信的Theta间隔)。我不是很擅长整合。那么在R中有一些<em
浏览 16提问于2020-05-11得票数 2
1回答
朴素贝叶斯分类器中的极低概率
machine-learning、prediction、probability、naive-bayes-classifier
针对二值分类问题，我在python中从零开始设计了NB分类器。共有220条记录，其中85条属于“是”类，135条属于“否”类。我的分类器的准确率是88%。所以，当我计算一个样本属于“是”类的后验概率时，它的数值非常低。例如，我预测击球手是否是新星(即样本的概率属于“是”类)。
在这里，上升星的后验概率，即P(RS)在数字上很低，大约是2.33E-
浏览 0提问于2018-01-20得票数 4
回答已采纳
1回答
在R中使用poLCA.posterior
r、statistics
我使用poLCA生成后验潜在的类成员概率。我需要给每个477人分配三个班中的一个。这个过程有点繁琐，因为我必须研究每一种情况的三种可能性。
有没有办法让R基于后验估计为潜在的类成员生成一个虚拟变量？另一种方法是，是否有一种基于成员资格的最佳概率来生成潜在类成员分配的代码？
浏览 1提问于2014-06-11得票数 2
回答已采纳
1回答
结果是ctree分类的向量值，而不是标量。
r、classification
., data=trainingset)有人能帮我解释一下这个向量吗？谢谢!
浏览 3提问于2014-01-16得票数 0
回答已采纳
1回答
数据不平衡:了解主教PRML书中的例子吗？
machine-learning、classification、class-imbalance、probability
因为癌症在普通人群中是罕见的，我们可能会发现，比方说，每1000例中只有1例与癌症的存在相对应。如果我们使用这样的数据集来训练一个自适应模型，我们可能会遇到严重的困难，因为癌症类的比例很小。假设我们使用了这样一个修正的数据集，并找到了后验概率的模型。从Bayes定理(1.82)中，我们发现后验概率与先验
浏览 0提问于2022-02-27得票数 0
回答已采纳
1回答
介词预设的n-g语言模型
machine-learning、nlp、ngrams
我试图建立N克模型来预测一个文本语料库的缺失介词。所以N克模型基本上只是后验概率的集合？公关(这个词是以前的词)？那我想知道这台机器是怎么学习的？因为我们将根据训练集中单词组合的频率得到一组确定的概率。除了插值(比如加权和中每克的权重)外，似乎没有任何参数需要学习。至于介词的实际预测，在得到一组词
浏览 0提问于2022-10-08得票数 1
回答已采纳
1回答
基于MATLAB的GMM分类器
matlab、classification、gaussian
我通过使用函数gmdistribution.fit创建两个模型来进行训练 for class=1:2vectorClasses = zeros(1,2); Pos= posterior(model(class,'descend&#
浏览 1提问于2014-06-17得票数 0
1回答
在SymPy中，如何计算后验概率？
statistics、probability、sympy
假设我在SymPy中定义了两个概率变量：y = 2*x + Normal('0', 3)
现在，给出y= 4的证据，是否有可能定义一个新的概率变量，它遵循后验分布简单地乘以2的概率分布函数是很容易的，但我不知道它是否有直接产生概率变量的特征。
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
回答已采纳
3回答
对于不完全分类或回归的事物，正确的术语是什么？
machine-learning、classification、regression
假设我有一个基本的分类问题。也就是说，给定一些输入和一些可能的输出类，为给定的输入找到正确的类。神经网络和决策树是解决这类问题的一些算法。然而，这些算法通常只发出一个结果:结果分类。如果我不仅对一种分类感兴趣，而且对输入属于每个类的后验概率感兴趣，那该怎么办呢？也就是说，不用回答“这个输入属于A类”，我要回答“这个输入属于A类80%，B类15%，C类5%”。我的问题不是如何获得这些后验</e
浏览 2提问于2010-06-08得票数 2
回答已采纳
1回答
是否有可能计算任何类型分类器的后验概率？
classification、probability
据我所知，一些分类器，如朴素贝叶斯，计算数据的后验概率，并在此基础上产生结果。我的问题是，任何分类器都可以产生后验概率吗？例如，决策树如何生成它？
浏览 1提问于2017-07-20得票数 0
1回答
绘制R中的后验分布
r、ggplot2
我想计算一个具有共轭先验的后验密度图我有两个先验，一个是正态分布，参数已知(均值=10，sd=5)，另一个是t分布，均值和标准差相同，但自由度为4我想要一个带有先验，数据和后验密度图的图表。你能帮我解决这个问题的r代码吗？另外，到目前为止，我的opinion..Here代码中的后验概
浏览 0提问于2017-07-29得票数 0
1回答
OpenCV随机决策林:如何求后验概率
c++、opencv、machine-learning、classification、random-forest
我需要每个类的后验概率。我试图通过获得它，但是输出矩阵只包含预测值。有其他方法从RTrees中获得后验概率吗？
PS:我对机器学习还很陌生，所以请原谅我缺乏知识
浏览 5提问于2017-09-11得票数 1
回答已采纳
1回答
解释JAGS中的后验分布
r、statistics、probability-density、mcmc、jags
对离散分布的后验概率求和得到一个大于1的值。我哪里错了？
浏览 1提问于2016-06-30得票数 0
2回答
这些关于机器学习中似然函数的不同定义是否等价？
machine-learning、statistics、probability、definition
在分类的背景下，我们有两种不同的算法:区分算法和生成算法。这两种情况的目的都是确定后验概率，即p(C_k|x;w)，其中w是参数向量，x是特征向量，C_k是kth类。这些方法与直接给出x的后验概率的判别方法不同，在生成情形下，我们确定条件分布p(x|C_k)和先验类p(C_k)，并利用Bayes定理确定P(C_k|x;w)。根据我的理解，Bayes定理的形式是:p
浏览 3提问于2015-06-04得票数 0
1回答
在pymc中执行两次MAP会产生不同的值
python、distribution、probability、pymc、mcmc
在使用mcmc进行采样后，我得到了以下lambda的后验分布
显然，在λ=0.20时后验概率最大，95%的区间是
据我所知，MAP给出了一个点估计(具有最大后验概率的lambda的值)，但是当我运行两次MAP时，我得到了不同的值，这不应该是这种情况。我在d相同程序的两次执行中使用map之后，在nd之前打印lambda<em
浏览 0提问于2014-06-12得票数 0
1回答
如何解释回归变量的后验概率？
regression、bayesian、mcmc、winbugs、r2winbugs
我在WINBUGS中使用以下模型来运行分层贝叶斯回归，其中beta是我的协变量：如果我通过添加以下代码来修改此模型：p.beta0 <- step( beta0 )然后，我可以评估后验概率(PP)的(正或负)关联贝塔协变量。我的贝塔值是：beta1 = -0.4582
使用此代码，
浏览 1提问于2018-08-03得票数 0
回答已采纳
1回答
为什么要规范化朴素贝叶斯后验概率
machine-learning、data-science、probability、naivebayes
我想知道为什么有必要对后验进行归一化。如果我对朴素贝叶斯定理的理解是错误的，请纠正我。在公式中RHS概率是从训练数据P(A|B)计算的，其中A是输入特征，B是目标类，P(B)是所考虑的目标类的概率，P(A)是输入特征的概率。一旦你计算了这些先验概率，你就得到了测试数据，然后根据测试数据的<
浏览 0提问于2020-09-05得票数 0
1回答
如何推导出后验概率公式？
math、statistics、data-science、linear-algebra、probability
我正在阅读“统计学习的要素”一书，阅读第四章“分类的线性方法”。被困在这个等式上..。这是一个流行的后验概率模型。但是我到处搜索，没有得到这个方程的确切证明，我想知道这个公式是如何推导出来的。公式Pr(G =2 x= x) =1/1+ exp(β0 +βT )
我知道后验概率的基本公式，即p
浏览 5提问于2022-11-26得票数 -1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
