这个文章的目的是为了加强对这几个概念的理解与记忆。 怕自己不知道什么时候又忘了。 看自己写的东西总应该好理解记忆一些吧。 联合概率的乘法公式: (当随机变量x,y独立,则) 这太简单了是吧。。。。 联合概率公式变个形,得到条件概率公式为: , 全概率公式 ...
联合概率的乘法公式: 如果随机变量是独立的,则 由乘法公式可得条件概率公式:, , 全概率公式:,其中 ,则,则可轻易推导出上式 贝叶斯公式: 又名后验概率公式 逆概率公式:后验概率 似然函数 先验概率 证据因子。解释如下,假设我们根据 手臂是否很长 这个随机变量 取值为 手臂很长 或 手臂不长 的观测样本数据来分析远处一个生物是猩猩类别还是人类类别 假设总共只有这 种类别 。我们身处一个人迹罕 ...
2014-11-21 19:26 2 8813 推荐指数:
这个文章的目的是为了加强对这几个概念的理解与记忆。 怕自己不知道什么时候又忘了。 看自己写的东西总应该好理解记忆一些吧。 联合概率的乘法公式: (当随机变量x,y独立,则) 这太简单了是吧。。。。 联合概率公式变个形,得到条件概率公式为: , 全概率公式 ...
)-贝叶斯公式 总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 1. 概率和统计 ...
全部定义 边际似然 marginal likelihood (ML) 边际似然计算算法实例 《Marginal likelihood calculation with MCMC methods 》 参考Haasteren R V . Marginal ...
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 ...
在 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测(1) 文章中介绍了先验分布和似然函数,接下来,将重点介绍后验概率,即通过贝叶斯定理,如何根据先验分布和似然函数,求解后验概率。 在这篇文章中,我们通过最大化似然函数求得的参数 r 与硬币的抛掷 ...
一,本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的学习笔记,在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时,总体思路是:在已知的先验知识 ...
先验概率、后验概率与似然估计的理解 先验概率 后验概率 似然估计 贝叶斯 在机器学习中,时常碰到先验概率、后验概率与似然估计,特别是碰到贝叶斯公式的时候。然而,教材上关 ...
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 ...