贝叶斯方法(Bayesian approach) —— 一种概率解释(probabilistic interpretation)
1. Bayesian approach
对于多项式拟合问题,我们可通过最小二乘(least squares)的方式计算得到模型的参数,最小二乘法又可视为最大似然(maximum likelihood)的一种特例,当模型选择过于复杂时,很容易在测试集上造成过拟合(over-fitting),因此,过拟合问题可被理解为最大似然普遍存在的一种性质。
过拟合的问题可通过贝叶斯方法得以避免。
2. 举例
由 N 个输入向量 x={x1,x2,…,xN}T 及每一个输入向量对应的目标值 t={t1,t2,…,tN}。定义 y(x,w) 为判定函数,所谓一种概率化的处理方式即在于,输入样本为 x0 时,预测值未必为 y(x0,w),而是以一定概率为 y(x0,w)。我们现做如下假设:
也即服从均值为 y(x,w),方差为 σ2=β−1 的高斯分布。
则对于全体样本的似然函数(连乘是基于样本之间彼此独立的基本假设)为:
为方便计算,两边同时取对数,进一步简化为:
则可求得 β 的最大似然解 βML(上述等式求关于 β 的导数,并置 0):
1βML 表示的是高斯分布的方差。
转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422341.html
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