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 ...

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 ...

先验概率 Prior probability 在贝叶斯统计中，先验概率分布，即关于某个变量 p 的概率分布，是在获得某些信息或者依据前，对 p 的不确定性进行猜测。例如， p 可以是抢火车票开始时，抢到某一车次的概率。这是对不确定性（而不是随机性）赋予一个量化的数值的表征，这个量化数值 ...

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 ...

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 ...

机器学习基础 目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率（由历史求因） 3. 后验概率（知果求因） 4. 似然函数（由因求果） 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE ...