贝叶斯公式的理解
贝叶斯公式的理解 一、总结 一句话总结： 我们把上面例题中的 A 变成样本(sample) x , 把 B 变成参数(parameter) \theta , 我们便得到我们的贝叶斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...
原文：贝叶斯公式深入理解
独立同分布随机事件 对于n次独立同分布随机事件实验，我们如何计算随机事件概率 举个例子，我们抛同一枚硬币 次，出现正面 次，反面 次，那抛硬币正面的概率是多少 频率派思想 频率派认为事件A的概率 如例子中抛硬币出现正面的概率 是确定的，只是我们不知道，当进行大量重复实验后，事件A发生的概率大致上等于实验中A发生的频率，这也是大数定律的思想。如下， 表示事件A出现次数的期望 实际应用中，我们难以进行 ...
2018-09-16 15:47 0 8279 推荐指数：
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深入理解线性模型（三）---基于贝叶斯的估计
更新时间：2019.10.31 目录 1. 引言 2. 先验概率和后验概率 3. 基于贝叶斯统计的估计思想 4. 线性模型再议 5. 先验信息的确定方法 5.1 无信息先验 5.2 共轭先验 6. 结语 1. ...
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