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 ...

此为Bayesian先生，敬仰吧，同志们！ 先验（A priori；又译：先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。它通常与后验知识相比较，后验意指“在经验之后”，需要经验。这一区分来自于中世纪 ...

，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 ...

先验概率：根据以往经验和分析得到的概率； 后验概率：事情已经发生，这件事情的发生是由某个原因引起的可能性的大小。（种果因概率,即在一个结果已经发生的条件下，可能是其中某一个原因造成的概率有多大。） 1）先验：根据统计历史上的经验、常识当下事件发生的概率； 2）似然：当下事件由果及因发生的概率 ...

1. 先验概率 通俗解释：就是根据以往经验得到的概率，属于客观概率。统计历史下的概率。 2. 后验概率 当下由因及果的概率。 3. 通俗理解 ）先验——根据若干年的统计（经验）或者气候（常识），某地方下雨的概率； 2）似然——下雨（果）的时候有乌云（因/证据/观察的数据）的概率，即已 ...

图中，x表示单个样本，c表示预测的类别 参考知乎 概率与似然 用贝叶斯 计算后验概率 机器学习-周志华 一、先验概率，条件概率与后验概率 先验概率是基于背景常识或者历史数据的统计得出的预判概率，一般只包含一个变量，例如，。 条件概率是表示一个事件发生后另一个事件 ...

先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系 一、总结 一句话总结： 先验概率：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 。 条件概率：那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故，那么我们想算一下堵车的概率，这个就叫做条件 ...