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 ...
圖中,x表示單個樣本,c表示預測的類別 參考知乎 概率與似然 用貝葉斯 計算后驗概率 機器學習 周志華 一 先驗概率,條件概率與后驗概率 先驗概率是基於背景常識或者歷史數據的統計得出的預判概率,一般只包含一個變量,例如,。 條件概率是表示一個事件發生后另一個事件發生的概率,例如代表事件發生后事件發生的概率。 后驗概率是由果求因,也就是在知道結果的情況下求原因的概率,例如Y事件是X引起的,那么就是 ...
2018-03-09 11:07 0 2533 推薦指數:
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 ...
先驗概率:即一開始由統計得到的客觀概率 后驗概率: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 ...
注釋:最近一直看到先驗后驗的說法,一直不懂,這次查了資料記錄一下。 1.先驗和后驗的區別: 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,后驗概率可理解為條件概率。 ----------------------------------------------------------------------------------- ...
參考鏈接1 參考鏈接2 一、介紹 極大似然估計和貝葉斯估計分別代表了頻率派和貝葉斯派的觀點。頻率派認為,參數是客觀存在的,只是未知而矣。因此,頻率派最關心極大似然函數,只要參數求出來了,給定自變量X,Y也就固定了,極大似然估計如下所示: D表示訓練數據集,是模型參數 相反 ...
機器學習基礎 目錄 機器學習基礎 1. 概率和統計 2. 先驗概率(由歷史求因) 3. 后驗概率(知果求因) 4. 似然函數(由因求果) 5. 有趣的野史--貝葉斯和似然之爭-最大似然概率(MLE)-最大后驗概率(MAE ...
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 ...
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 ...