通過貝葉斯等方式實現分類器時，需要首先得到先驗概率以及類條件概率密度。但在實際的應用中，先驗概率與類條件概率密度並不能直接獲得，它們都需要通過估計的方式來求得一個近似解。若先驗概率的分布形式已知（或可以假設為某個分布），但分布的參數未知，則可以通過極大似然或者貝葉斯來獲得對於參數 ...

問題：這些估計都是干嘛用的？它們存在的意義的是什么？ 有一個受損的骰子，看起來它和正常的骰子一樣，但實際上因為受損導致各個結果出現的概率不再是均勻的 \(\frac{1}{6}\) 了。我們想知道這個受損的骰子各個結果出現的實際概率。准確的實際概率我們可能永遠無法精確的表示出 ...

貝葉斯估計、最大似然估計(MLE)、最大后驗概率估計(MAP)這幾個概念在機器學習和深度學習中經常碰到，讀文章的時候還感覺挺明白，但獨立思考時經常會傻傻分不清楚(😭)，因此希望通過本文對其進行總結。 2. 背景知識 注：由於概率 ...

1、貝葉斯公式 　　這三種方法都和貝葉斯公式有關，所以我們先來了解下貝葉斯公式： 　　　　 　　每一項的表示如下： 　　　　 　　posterior：通過樣本X得到參數的概率，也就是后驗概率。 　　likehood：通過參數得到樣本X的概率，似然函數，通常就是我們的數據集的表現 ...

極大似然估計和朴素貝葉斯都是運用概率的思想對參數進行估計去解決問題的，二者具有一定的相似性，在初學時經常會搞不清二者的，在這里首先對二者的分類原理進行介紹，然后比較一下二者的異同點。 1.極大似然估計（maximum likelihood estimation） 貝葉斯公式 事件 ...

最大似然估計、最大后驗估計與朴素貝葉斯分類算法 目錄 　　一、前言 　　二、概率論基礎 　　三、最大似然估計 　　四、最大后驗估計 　　五、朴素貝葉斯分類 　　六、參考文獻 一、前言 　　本篇文章的主要內容為筆者對概率論基礎內容的回顧，及個人對其中一些知識點的解讀 ...

ML-最大似然估計 MAP-最大后驗估計 貝葉斯估計 三者的關系及區別 （本篇博客來自李文哲老師的微課，轉載請標明出處http://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5399532.html ） 一。機器學習 　　核心思想是從past ...

積分符號只有下限是表示該變量的空間范圍 記作x~f(x) 貝葉斯公式 乘法公式 AB同時發生的概率是 A發生的概率 乘 在A條件下B發生的概率。 反之，也是 B發生的概率 乘 在B發生條件下A發生的概率。 三個球：紅，紅，藍 ​ 1 ， 2 ，1 摸到既是1又是紅的球 ...