先验概率：即一开始由统计得到的客观概率 后验概率：由数据样本和先验概率推测得到的概率 举个例子： 玩英雄联盟占到中国总人口的60%，不玩英雄联盟的人数占到40%： 为了便于数学叙述，这里我们用变量X来表示取值情况，根据概率的定义以及加法原则，我们可以写出如下表达式： P(X=玩lol ...

注释：最近一直看到先验后验的说法，一直不懂，这次查了资料记录一下。 1.先验和后验的区别： A.简单的了解两个概率的含义 　　先验概率可理解为统计概率，后验概率可理解为条件概率。 　　----------------------------------------------------------------------------------- ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...