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- ¿Cuál es la diferencia entre la máxima probabilidad y el bayesiano??
- ¿Cuál es la principal diferencia entre el método bayesiano y el método de probabilidad??
- ¿Por qué es mejor la inferencia bayesiana??
- ¿Cuál es la diferencia entre MLE y la inferencia de mapas??
¿Cuál es la diferencia entre la máxima probabilidad y el bayesiano??
En otras palabras, en la ecuación anterior, MLE trata el término P (θ) P (d) como una constante y no nos permite inyectar nuestras creencias anteriores, P (θ), sobre los valores probables para θ en los cálculos de estimación. La estimación bayesiana, por el contrario, calcula completamente (o en momentos se aproxima) la distribución posterior P (θ | D).
¿Cuál es la principal diferencia entre el método bayesiano y el método de probabilidad??
La diferencia entre estos dos enfoques es que los parámetros para la estimación de máxima verosimilitud son fijos, pero se desconocen mientras que los parámetros para el método bayesiano actúan como variables aleatorias con distribuciones previas conocidas conocidas.
¿Por qué es mejor la inferencia bayesiana??
La principal ventaja de las estadísticas bayesianas es que dan una distribución de probabilidad de las hipótesis. También permiten la adición de nueva información a las hipótesis en forma de distribución posterior. Sin embargo, crear la distribución previa puede ser complicado porque no hay un conjunto predefinido de Priors.
¿Cuál es la diferencia entre MLE y la inferencia de mapas??
La diferencia es que la estimación del mapa utilizará más información que MLE; Específicamente, la estimación del mapa considerará tanto la probabilidad, como se describe anteriormente, como el conocimiento previo del estado del sistema, x [6]. La estimación del mapa, por lo tanto, es una forma de inferencia bayesiana [9].
