Mis on empiiriline Bayes?

Empirical Bayes on lähenemine bayes'i statistikas valdkonnas, kus eelpärimuste jaotuse hüperparameetrid hinnatakse andmete põhjal, mitte ette määratletud. Teisisõnu, selle asemel, et kasutada fikseeritud prioriteeti, kohandatakse selle parameetreid empiiriliselt vaatlustest.

Erinevalt klassikalisest bayes'i lähenemisest, kus prior määratakse sõltumatult andmetest, kasutab empirical Bayes andmeid priorite kohandamiseks, mis sageli lihtsustab arvutusi ja suurendab mudeli kohanemisvõimet.

Näide rakendusest on Gaussian Process (GP) ja Bayesian Optimization (BO), kus tuuma või müra mudeli hüperparameetreid kohandatakse treeningandmete põhjal, parandades prognooside ja optimeerimise kvaliteeti.

Seega ühendab empirical Bayes bayes'i lähenemise eelised andmetest saadud praktilise parameetrite hinnanguga.