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贝叶斯因子与边际似然
- 10 一月 2023
比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。
贝叶斯因子与边际似然
- 10 一月 2023
比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。
贝叶斯因子与边际似然
- 10 一月 2023
比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。
贝叶斯因子与边际似然
- 10 一月 2023
比较模型的“贝叶斯方法”是计算每个模型的边际似然 \(p(y \mid M_k)\)，即给定模型\(M_k\)时观测数据\(y\)的概率。这个量，边际似然，只是贝叶斯定理的归一化常数。如果我们写出贝叶斯定理并明确所有推断都是模型依赖的，我们就可以看到这一点。