2019/12/30 贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
问题：这些估计都是干嘛用的？它们存在的意义的是什么？ 有一个受损的骰子，看起来它和正常的骰子一样，但实际上因为受损导致各个结果出现的概率不再是均匀的 \(\frac{1}{6}\) 了。我们想知道这个受损的骰子各个结果出现的实际概率。准确的实际概率我们可能永远无法精确的表示出 ...
原文：最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计的对比
贝叶斯公式 这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式： 每一项的表示如下： posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。 likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现。 prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分布：beta分布。当我们选择beta分布的参数时，代表人 ...
2018-07-27 16:54 0 12136 推荐指数：
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