看了好多书籍和博客，讲先验后验 贝叶斯公式 两大学派 概率模型 或是逻辑回归，讲的一个比一个清楚 ，但是联系起来却理解不能 基本概念如下 先验概率：一个事件发生的概率 P y 后验概率：一个事件在另一个事件发生条件下的条件概率 P y x 贝叶斯公式：联合概率公式直接能推导出来的，代表什么意义 不放在具体问题中代表不了任何意义 P y x frac P x y P y P x 拿一个实际的例子，如 ...
2018-10-20 00:07 0 1330 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率 ...
二、朴素贝叶斯分类器 1、相关三概率 给定 N 个类别，设随机样本向量x={x1,x2,…,xd} ，相关的三个概率： （1）先验概率P(c) ：根据以前的知识和经验得出的c类样本出现的概率，与现在无关。 （2）后验概率P(c|x) ：相对于先验概率而言，表示x 属于c类的概率 ...
