一、先验概率的定义 假设有随机变量θ,其取值仅为0或1;另有事件X,其取值仅为a或b。 我们又令当θ = 0时,X = a;当θ = 1时,X = b。也就是说,θ的取值决定了X的取值。 现在,我们做一个游戏,游戏要求我们在不知道θ是多少(0或1)的情况下,估计X的值。 怎么办 ...
一 结合实际应用 之前讲到,当不知道原因的概率的时候,可以选取一种相对灵活的概率分布表示先验概率的分布。 而选取哪种分布往往取决于实际应用或问题是什么。 在继续介绍该如何选取分布类型之前,我们先以一个简单的例子描述一下我们需要解决的问题: 假设有两枚硬币C 和C ,C 硬币抛出正面的概率是 . ,C 硬币抛出正面的概率是 . 。现在,我们做一个实验: 每次取两枚硬币中的一枚,抛出这枚硬币,连抛 次 ...
2019-05-13 18:20 0 1050 推荐指数:
一、先验概率的定义 假设有随机变量θ,其取值仅为0或1;另有事件X,其取值仅为a或b。 我们又令当θ = 0时,X = a;当θ = 1时,X = b。也就是说,θ的取值决定了X的取值。 现在,我们做一个游戏,游戏要求我们在不知道θ是多少(0或1)的情况下,估计X的值。 怎么办 ...
一,伯努利分布(bernouli distribution) 又叫做0-1分布,指一次随机试验,结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。B(1,p)">记为: 0-1分布 或B(1,p),其中 p 表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。 概率计算: P(X ...
一,伯努利分布(bernouli distribution) 又叫做0-1分布,指一次随机试验,结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。B(1,p)">记为: 0-1分布 或B(1,p),其中 p 表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。 概率计算: P(X ...
1. 哲学上先验的概念 先验,是康德哲学中的重要概念,它并不是单纯在机器学习或者说AI中特定的专有名词,实际上非常多学科中都包含有先验(prior)和后验(posterior)的概念。 在学习贝叶斯推断统计的先验概念之前,我们这章先来了解一些简单的历史。 0x1:人类知性的组成 我们的知性 ...
from: https://blog.csdn.net/yangang908/article/details/62215209 and : https://my.oschina.net/xiaoluobutou/blog/688245 先验概率:事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计 ...
; 3)后验:当下事件由因及果发生的概率。 先验概率分布,即关于某个变量 p 的概率分布p(θ) ...
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 ...
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 ...