Kas yra empirinis Bayes?

Empirical Bayes yra požiūris bayesų statistikoje, kai hiperparametrai pirminio pasiskirstymo įvertinami remiantis duomenimis, o ne iš anksto nustatomi. Kitaip tariant, vietoj fiksuoto prioro, jo parametrai empiriškai parenkami iš stebėjimų.

Skirtingai nuo klasikinio bayesų požiūrio, kur prioras nustatomas nepriklausomai nuo duomenų, empirical Bayes naudoja duomenis prioro reguliavimui, kas dažnai supaprastina skaičiavimus ir padidina modelio prisitaikymą.

Pavyzdys taikymo srityje yra Gaussian Process (GP) ir Bayesian Optimization (BO), kur branduolio arba triukšmo modelio hiperparametrai yra reguliuojami remiantis mokymo duomenimis, gerinant prognozių ir optimizacijos kokybę.

Taip empirical Bayes sujungia bayesų požiūrio privalumus su praktiniu parametrų įvertinimu iš duomenų.