先验概率、后验概率、似然估计、条件概率
上周分享会，小伙伴提到了“极大似然估计”，发现隔了一年多，竟然对这些基本的机器学习知识毫无准确的概念了。 先验分布：根据一般的经验认为随机变量应该满足的分布，eg:根据往年的气候经验（经验），推测下雨（结果）的概率即为先验概率；后验分布：通过当前训练数据修正的随机变量的分布，比先验分布 ...
原文：先验概率、后验概率与似然估计
本文假设大家都知道什么叫条件概率了 P A B 表示在B事件发生的情况下，A事件发生的概率 。 先验概率和后验概率 教科书上的解释总是太绕了。其实举个例子大家就明白这两个东西了。 假设我们出门堵车的可能因素有两个 就是假设而已，别当真 ：车辆太多和交通事故。 堵车的概率就是先验概率 。 那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故，那么我们想算一下堵车的概率，这个就叫做条件概率 。也 ...
2014-02-07 18:11 1 4101 推荐指数：
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