後驗損失英文解釋翻譯、後驗損失的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 posterior loss

分詞翻譯：

後的英語翻譯：

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

驗的英語翻譯：

check; examine; prove effective; test

損失的英語翻譯：

damage; expense; lose; losing; loss
【化】 loss
【醫】 loss
【經】 decrement; loss

專業解析

後驗損失（Posterior Loss）在統計學與機器學習領域指基于貝葉斯理論框架下，通過觀測數據更新先驗分布後計算得到的模型預測誤差。該概念由"後驗"（posterior）與"損失"（loss）構成，其中後驗概率反映數據觀測後的參數分布，損失函數衡量預測結果與真實值的偏差。

數學表達式為： $$ L(theta) = mathbb{E}_{p(theta|D)}[ ell(y, f_theta(x)) ] $$ 其中$theta$為模型參數，$D$代表觀測數據集，$ell(cdot)$為損失函數。在保險精算領域，後驗損失常用于風險定價模型優化，通過曆史賠付數據調整先驗風險概率分布。牛津大學統計系教材指出，後驗損失分析是貝葉斯決策理論的核心工具，其計算結果直接影響參數估計的置信區間劃定。

權威參考文獻：

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)

網絡擴展解釋

“後驗損失”是統計學和貝葉斯決策理論中的術語，其英文對應為posterior loss（）。具體解釋如下：

定義

後驗（Posterior）：指基于觀測數據更新後的概率分布，通常與“先驗（prior）”相對，體現數據對原有假設的修正。
損失（Loss）：指因決策或預測錯誤導緻的代價或負面後果（）。
後驗損失：綜合後驗概率與損失函數計算的預期損失，用于評估在已知數據條件下某決策的風險。

應用場景

貝葉斯決策理論：通過最小化後驗損失選擇最優決策，例如醫療診斷中權衡誤診風險。
機器學習：在貝葉斯模型中，後驗損失可能用于參數估計或模型優化（如變分推斷）。

公式表示

後驗損失可表示為： $$ L(theta, a) = mathbb{E}_{theta sim p(theta|X)}[l(theta, a)] $$ 其中：

$theta$ 為模型參數，$a$ 為決策；
$p(theta|X)$ 是基于觀測數據$X$的後驗分布；
$l(theta, a)$ 是特定損失函數。

補充說明

與先驗損失的區别：先驗損失基于未更新前的概率，後驗損失則更依賴實際數據。
實踐意義：在數據驅動場景中，後驗損失能更精準地量化不确定性帶來的風險。

如需進一步了解具體領域（如貝葉斯統計、機器學習）的應用，建議查閱專業文獻或教材。