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（2）
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 ...
原文：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）
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 先驗概率分布 的條件下，根據實際觀察到的數據 現有的訓練樣本 盡可能最大化似然函數，然后，使用邊界似然函數 ...
2017-04-01 16:08 0 6459 推薦指數：
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