基于新先验的后验自适应
机器学习
2022-01-26 v4 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
基于直接估计和分析后验概率的分类方法，如果原始类别先验开始发生变化，其性能将会下降。我们证明，存在一个唯一（在尺度上）的解，可以从测试样本的原始类别后验和数据集先验中恢复数据似然。给定恢复的似然和一组新的先验，可以使用贝叶斯规则重新计算后验，以反映新先验的影响。该方法计算简单，并允许对原始后验进行动态更新。
引用
@article{arxiv.2007.01386,
title = {Posterior Adaptation With New Priors},
author = {Jim Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01386},
year = {2022}
}