0548683 20231122150122.720211125235959.9 13 s. cav_un_epca*02966521210-8022323 (2021)3-15Česká statistická společnost Bayesovské odhady apriorní informace předchozí měření regularizace Bayesian estimation prior information previous measurements regularization cav_un_auth*0263018 Kalina Jan UIVT-O Oddělení strojového učení Department of Machine Learning Department of Machine Learning K Ústav informatiky AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0101199 Soukup Lubomír UTIA-B Zpracování obrazové informace Department of Image Processing ZOI ZOI Department of Image Processing Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. https://www.statspol.cz/wp-content/uploads/2021/11/IB_3_2021.pdf GA19-05704S GA ČR CZ cav_un_auth*0375756 Tento článek studuje některé základní statistické modely a zamýšlí se nad situací, zda a jak bayesovské odhady jejich parametrů odpovídají intuici v případě, že se kombinují naměřená data s výsledky předchozích měření prováděných za stejných podmínek. Konkrétně se věnujeme bayesovským odhadům parametrů pro normální nebo binomické rozdělení, lineární regresi, ale i regularizačním sítím z oblasti strojového učení. This paper considers some fundamental statistical models and investigates whether Bayesian estimates of their parameters correspond to intuition in the situation, when observed data are combined with results of previous (prior) measurements obtained under the same conditions. Particularly, the paper considers Bayesian estimates of parameters for the normal or binomial distributions, linear regression, or regularization networks from the field of machine learning. BA 10000 10100 10103 2022 2 UTIA-B 10000 10100 10103 4 O 4o 20231122150122.7 UTIA-B BA RVO:67985807 RVO:67985556 http://hdl.handle.net/11104/0324733 cav_un_auth*0329926 MFF UK CZ cav_un_auth*0339298 UTIA S A 2021 Soubory v repozitáři: 0548683-afoa.pdf SCOPUS PUBMED WOS cav_un_epca*0296652 Informační bulletin České statistické společnosti 1210-8022 Roč. 32 č. 3 2021 3 15 Česká statistická společnost