原文:先驗概率、后驗概率、似然估計,似然函數、貝葉斯公式

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:

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先驗概率函數概率公式

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 ...

Thu Jun 09 00:50:00 CST 2016 0 6214
先驗概率概率估計、條件概率

上周分享會,小伙伴提到了“極大估計”,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 ...

Wed Nov 29 18:13:00 CST 2017 0 3825
機器學習中的方法---先驗概率函數概率的理解及如何使用進行模型預測(2)

在 機器學習中的方法---先驗概率函數概率的理解及如何使用進行模型預測(1) 文章中介紹了先驗分布和函數,接下來,將重點介紹概率,即通過貝葉斯定理,如何根據先驗分布和函數,求解概率。 在這篇文章中,我們通過最大化函數求得的參數 r 與硬幣的拋擲 ...

Sun Apr 02 04:59:00 CST 2017 0 3775
機器學習中的方法---先驗概率函數概率的理解及如何使用進行模型預測(1)

一,本文將基於“獨立重復試驗---拋硬幣”來解釋理論中的先驗概率函數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 ...

Sun Apr 02 00:08:00 CST 2017 0 6459
先驗概率概率估計的理解

先驗概率概率估計的理解 先驗概率 概率 估計 在機器學習中,時常碰到先驗概率概率估計,特別是碰到公式的時候。然而,教材上關 ...

Sat Sep 01 04:26:00 CST 2018 0 734
先驗概率概率估計

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 ...

Sat Feb 08 02:11:00 CST 2014 1 4101
 
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