原文:先驗概率、似然函數與后驗概率

先驗概率 Prior probability 在貝葉斯統計中,先驗概率分布,即關於某個變量 p 的概率分布,是在獲得某些信息或者依據前,對 p 的不確定性進行猜測。例如, p 可以是搶火車票開始時,搶到某一車次的概率。這是對不確定性 而不是隨機性 賦予一個量化的數值的表征,這個量化數值可以是一個參數,或者是一個潛在的變量。 先驗概率僅僅依賴於主觀上的經驗估計,也就是事先根據已有的知識的推斷, 在應 ...

2015-05-23 10:31 2 13760 推薦指數:

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如何理解先驗概率概率函數

先驗概率:即一開始由統計得到的客觀概率 概率:由數據樣本和先驗概率推測得到的概率 舉個例子: 玩英雄聯盟占到中國總人口的60%,不玩英雄聯盟的人數占到40%: 為了便於數學敘述,這里我們用變量X來表示取值情況,根據概率的定義以及加法原則,我們可以寫出如下表達式: P(X=玩lol ...

Thu Jul 11 09:09:00 CST 2019 0 1628
先驗概率概率函數的理解

注釋:最近一直看到先驗的說法,一直不懂,這次查了資料記錄一下。 1.先驗的區別: A.簡單的了解兩個概率的含義   先驗概率可理解為統計概率概率可理解為條件概率。   ----------------------------------------------------------------------------------- ...

Thu Nov 02 05:49:00 CST 2017 0 2064
先驗概率概率然估計、條件概率

上周分享會,小伙伴提到了“極大然估計”,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
先驗概率概率然估計的理解

先驗概率概率然估計的理解 先驗概率 概率 然估計 貝葉斯 在機器學習中,時常碰到先驗概率概率然估計,特別是碰到貝葉斯公式的時候。然而,教材上關 ...

Sat Sep 01 04:26:00 CST 2018 0 734
先驗概率概率然估計,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: 又名概率公式、逆概率公式:概率函數×先驗概率/證據因子。解釋如下,假設 ...

Sat Nov 22 03:26:00 CST 2014 2 8813
先驗概率概率然估計

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
先驗概率函數概率、貝葉斯公式

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
 
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