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paul-loedige
2022-02-17 23:37:58 +01:00
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@@ -19,7 +19,7 @@ Hierbei haben die einzelnen Teile folgende Eigenschaften:
\item Posterior: Wahrscheinlichkeit für die Richtigkeit von \nomf{parameter_vector} auf Basis der gegebenen Daten
\item Likelihood: Wahrscheinlichkeitswerte der Daten auf Basis eines gegebenen \nomf{parameter_vector}
\item Prior: Vermutete Richtigkeit von \nomf{parameter_vector}
\item Evidence: lediglich ein Normalisierungsfaktor, der für den Modellvergleich benötigt wird (\cref{Model Comparison})
\item Evidence: lediglich ein Normalisierungsfaktor, der für den Modellvergleich benötigt wird (\cref{cha:Model Selection})
\end{itemize}
Die Vorhersage für einen neuen Datenpunkt $\bm x^*$ erfolgt auf Basis folgender Formel:
\begin{equation} \label{eq:bayesian_learning:predictive_distribution}