先验概率、后验概率、似然估计，似然函数、贝叶斯公式
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 ...
原文：先验概率、似然函数、后验概率、贝叶斯公式
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： ，其中 可以这样理解把一个圆看成x，其中被划分为好多种情况，对每一种情况的概率求和就是全概率 整个概率 。 ，则可轻易推导出上式 贝叶斯公式： 又 ...
2016-06-08 16:50 0 6214 推荐指数：
相关推荐
机器学习基础系列--先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解
)-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 ...
贝叶斯推断中的后验概率、似然函数、先验概率以及边际似然定义（转）
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 ...
概率 贝叶斯公式 先验概率 后验概率
先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然总是搞混，这里总结一下常规的叫法： 先验概率： 事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率： 事件发生后求的反向条件概率 ...
贝叶斯公式的直观理解(先验概率/后验概率)
前言 以前在许学习贝叶斯方法的时候一直不得要领,什么先验概率,什么后验概率,完全是跟想象脱节的东西,今天在听喜马拉雅的音频的时候突然领悟到,贝叶斯老人家当时想到这么一种理论前提可能也是基于一种人的直觉. 先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率.[1] 意思是说我们人 ...
贝叶斯公式的直观理解(先验概率/后验概率)
博客转自：https://www.cnblogs.com/yemanxiaozu/p/7680761.html 前言 以前在许学习贝叶斯方法的时候一直不得要领,什么先验概率,什么后验概率,完全是跟想象脱节的东西,今天在听喜马拉雅的音频的时候突然领悟到,贝叶斯老人家当时想到这么一种理论前提 ...
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（2）
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 ...
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）
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 ...