通过贝叶斯等方式实现分类器时，需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中，先验概率与类条件概率密度并不能直接获得，它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知（或可以假设为某个分布），但分布的参数未知，则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数 ...

问题：这些估计都是干嘛用的？它们存在的意义的是什么？ 有一个受损的骰子，看起来它和正常的骰子一样，但实际上因为受损导致各个结果出现的概率不再是均匀的 \(\frac{1}{6}\) 了。我们想知道这个受损的骰子各个结果出现的实际概率。准确的实际概率我们可能永远无法精确的表示出 ...

贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(😭)，因此希望通过本文对其进行总结。 2. 背景知识 注：由于概率 ...

1、贝叶斯公式 　　这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式： 　　　　 　　每一项的表示如下： 　　　　 　　posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。 　　likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现 ...

极大似然估计和朴素贝叶斯都是运用概率的思想对参数进行估计去解决问题的，二者具有一定的相似性，在初学时经常会搞不清二者的，在这里首先对二者的分类原理进行介绍，然后比较一下二者的异同点。 1.极大似然估计（maximum likelihood estimation） 贝叶斯公式 事件 ...

最大似然估计、最大后验估计与朴素贝叶斯分类算法 目录 　　一、前言 　　二、概率论基础 　　三、最大似然估计 　　四、最大后验估计 　　五、朴素贝叶斯分类 　　六、参考文献 一、前言 　　本篇文章的主要内容为笔者对概率论基础内容的回顾，及个人对其中一些知识点的解读 ...

ML-最大似然估计 MAP-最大后验估计 贝叶斯估计 三者的关系及区别 （本篇博客来自李文哲老师的微课，转载请标明出处http://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5399532.html ） 一。机器学习 　　核心思想是从past ...

积分符号只有下限是表示该变量的空间范围 记作x~f(x) 贝叶斯公式 乘法公式 AB同时发生的概率是 A发生的概率 乘 在A条件下B发生的概率。 反之，也是 B发生的概率 乘 在B发生条件下A发生的概率。 三个球：红，红，蓝 ​ 1 ， 2 ，1 摸到既是1又是红的球 ...