后验损失英文解释翻译、后验损失的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 posterior loss

分词翻译：

后的英语翻译：

after; back; behind; offspring; queen
【医】 meta-; post-; retro-

验的英语翻译：

check; examine; prove effective; test

损失的英语翻译：

damage; expense; lose; losing; loss
【化】 loss
【医】 loss
【经】 decrement; loss

专业解析

后验损失（Posterior Loss）在统计学与机器学习领域指基于贝叶斯理论框架下，通过观测数据更新先验分布后计算得到的模型预测误差。该概念由"后验"（posterior）与"损失"（loss）构成，其中后验概率反映数据观测后的参数分布，损失函数衡量预测结果与真实值的偏差。

数学表达式为： $$ L(theta) = mathbb{E}_{p(theta|D)}[ ell(y, f_theta(x)) ] $$ 其中$theta$为模型参数，$D$代表观测数据集，$ell(cdot)$为损失函数。在保险精算领域，后验损失常用于风险定价模型优化，通过历史赔付数据调整先验风险概率分布。牛津大学统计系教材指出，后验损失分析是贝叶斯决策理论的核心工具，其计算结果直接影响参数估计的置信区间划定。

权威参考文献：

Stanford University Bayesian Methods Textbook (stanford.edu/stats-305)
Casualty Actuarial Society Research Paper (casact.org/research-papers)
Oxford Statistical Science Series (ox.ac.uk/stats-publications)

网络扩展解释

“后验损失”是统计学和贝叶斯决策理论中的术语，其英文对应为posterior loss（）。具体解释如下：

定义

后验（Posterior）：指基于观测数据更新后的概率分布，通常与“先验（prior）”相对，体现数据对原有假设的修正。
损失（Loss）：指因决策或预测错误导致的代价或负面后果（）。
后验损失：综合后验概率与损失函数计算的预期损失，用于评估在已知数据条件下某决策的风险。

应用场景

贝叶斯决策理论：通过最小化后验损失选择最优决策，例如医疗诊断中权衡误诊风险。
机器学习：在贝叶斯模型中，后验损失可能用于参数估计或模型优化（如变分推断）。

公式表示

后验损失可表示为： $$ L(theta, a) = mathbb{E}_{theta sim p(theta|X)}[l(theta, a)] $$ 其中：

$theta$ 为模型参数，$a$ 为决策；
$p(theta|X)$ 是基于观测数据$X$的后验分布；
$l(theta, a)$ 是特定损失函数。

补充说明

与先验损失的区别：先验损失基于未更新前的概率，后验损失则更依赖实际数据。
实践意义：在数据驱动场景中，后验损失能更精准地量化不确定性带来的风险。

如需进一步了解具体领域（如贝叶斯统计、机器学习）的应用，建议查阅专业文献或教材。