這個文章的目的是為了加強對這幾個概念的理解與記憶。 怕自己不知道什么時候又忘了。 看自己寫的東西總應該好理解記憶一些吧。 聯合概率的乘法公式: (當隨機變量x,y獨立,則) 這太簡單了是吧。。。。 聯合概率公式變個形,得到條件概率公式為: , 全概率公式 ...
聯合概率的乘法公式: 如果隨機變量是獨立的,則 由乘法公式可得條件概率公式:, , 全概率公式:,其中 ,則,則可輕易推導出上式 貝葉斯公式: 又名后驗概率公式 逆概率公式:后驗概率 似然函數 先驗概率 證據因子。解釋如下,假設我們根據 手臂是否很長 這個隨機變量 取值為 手臂很長 或 手臂不長 的觀測樣本數據來分析遠處一個生物是猩猩類別還是人類類別 假設總共只有這 種類別 。我們身處一個人跡罕 ...
2014-11-21 19:26 2 8813 推薦指數:
這個文章的目的是為了加強對這幾個概念的理解與記憶。 怕自己不知道什么時候又忘了。 看自己寫的東西總應該好理解記憶一些吧。 聯合概率的乘法公式: (當隨機變量x,y獨立,則) 這太簡單了是吧。。。。 聯合概率公式變個形,得到條件概率公式為: , 全概率公式 ...
)-貝葉斯公式 總結:先驗概率 后驗概率以及似然函數的關系 1. 概率和統計 ...
全部定義 邊際似然 marginal likelihood (ML) 邊際似然計算算法實例 《Marginal likelihood calculation with MCMC methods 》 參考Haasteren R V . Marginal ...
上周分享會,小伙伴提到了“極大似然估計”,發現隔了一年多,竟然對這些基本的機器學習知識毫無准確的概念了。 先驗分布:根據一般的經驗認為隨機變量應該滿足的分布,eg:根據往年的氣候經驗(經驗),推測下雨(結果)的概率即為先驗概率;后驗分布:通過當前訓練數據修正的隨機變量的分布,比先驗分布 ...
在 機器學習中的貝葉斯方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用貝葉斯進行模型預測(1) 文章中介紹了先驗分布和似然函數,接下來,將重點介紹后驗概率,即通過貝葉斯定理,如何根據先驗分布和似然函數,求解后驗概率。 在這篇文章中,我們通過最大化似然函數求得的參數 r 與硬幣的拋擲 ...
一,本文將基於“獨立重復試驗---拋硬幣”來解釋貝葉斯理論中的先驗概率、似然函數和后驗概率的一些基礎知識以及它們之間的關系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的學習筆記,在使用貝葉斯方法構造模型並用它進行預測時,總體思路是:在已知的先驗知識 ...
先驗概率、后驗概率與似然估計的理解 先驗概率 后驗概率 似然估計 貝葉斯 在機器學習中,時常碰到先驗概率、后驗概率與似然估計,特別是碰到貝葉斯公式的時候。然而,教材上關 ...
本文假設大家都知道什么叫條件概率了(P(A|B)表示在B事件發生的情況下,A事件發生的概率)。 先驗概率和后驗概率 教科書上的解釋總是太繞了。其實舉個例子大家就明白這兩個東西了。 假設我們出門堵車的可能因素有兩個(就是假設而已,別當真):車輛太多和交通事故。 堵車的概率就是先驗概率 ...