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 ...

看了好多書籍和博客，講先驗后驗、貝葉斯公式、兩大學派、概率模型、或是邏輯回歸，講的一個比一個清楚 ，但是聯系起來卻理解不能 基本概念如下 先驗概率：一個事件發生的概率 \[P(y)\] 后驗概率：一個事件在另一個事件發生條件下的條件概率 \[P(y|x)\] 貝葉斯 ...

0.什么是貝葉斯？ 貝葉斯公式是由一位數學家——托馬斯·貝葉斯提出的，也稱為貝葉斯法則， 他在許許多多的領域都有所應用，我們也在許多數學課程中學習過他。 這就是說，當你不能准確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。 用數學語言表達就是：支持 ...

引言如果要將極大似然估計應用到線性回歸模型中，模型的復雜度會被兩個因素所控制：基函數的數目（的維數）和樣本的數目。盡管為對數極大似然估計加上一個正則項（或者是參數的先驗分布），在一定程度上可以限制模型的復雜度，防止過擬合，但基函數的選擇對模型的性能仍然起着決定性的作用。 上面說了那么大 ...

　　概率圖模型（PGM）是一種對現實情況進行描述的模型。其核心是條件概率，本質上是利用先驗知識，確立一個隨機變量之間的關聯約束關系，最終達成方便求取條件概率的目的。 1.從現象出發---這個世界都是隨機變量 　　這個世界都是隨機變量。 　　第一，世界是未知的，是有多種可能性的。 　　第二 ...

朴素貝葉斯中的朴素是指特征條件獨立假設, 貝葉斯是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...

　　最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗概率估計（Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計（MLE） 　　在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...