francescoo

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ciao a tutti,
qualcuno ha capito la stima bayesiana??le lezioni di frosio...
se qualcuna sa qualcosa anche un link dove sia spiegata decentemene scriva..

grazie mille

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si anche io sono in crisi, vedo che fà sempre questa domanda...

"Dimostrare che la stima Bayesiana di un insieme di parametri di un modello lineare è equivalente alla massimizzazione di
un funzionale di regolarizzazione.
Cosa si intende per funzionale? Cosa si intende per regolarizzazione? Perché viene
utilizzata?
Perché viene utilizzata una stima Bayesiana?
Quali vantaggi / svantaggi presenta rispetto alla stima a massima
verosimiglianza?
Dimostrare che una stima ai minimi quadrati equivale ad una stima a massima verosimiglianza con rumore
Gaussiano sui dati."

qualcuno conosce approssimativamente la risposta?

Microke

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Anche io ho lo stesso dubbio.
Quest'anno a lezione ha parlato solo di Filtraggio bayesiana cioè regolarizzazione..
In effetti quella domanda è sempre stata presente nei compiti ad esclusione dell'ultimo compito

frankKkK

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Credo sia un casino per tutti quest'argomento...magari sui capitoli dei libri indicati nel programma dettagliato, si trova qualcosa...

Un'informazione generale invece...il prof mi ha detto che solitamente lo scritto ha una durata di 3 ore...quindi potete immaginare che le rispostae debbano, ainoi, essere molto dettagliate...

Una piccola digressione: Commentare l’equazione:
y(t+1) = α y(t) + (1 – α u(t).
Dove avete incontrato durante il corso? Qualcuno sa rispondermi ?

altin

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y(t+1) è la funzione per il passo successivo. (a) e (1-a) sono dei coefficenti regolatori.si utilizzano in fondamenti di ricerca operativa nella definizione di funzioni convesse.quando una funzione è convessa è molto più semplice di trovare un minimo.e quel minimo se non sbaglio dovrebbe essere unico.y(t) è il valore attuale della nostra funzione.