貝葉斯法則,先驗概率,后驗概率,最大后驗概率
1.貝葉斯法則機器學習的任務：在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。2.先驗概率 ...
原文：貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP)
貝葉斯推斷之最大后驗概率 MAP 本文詳細記錄貝葉斯后驗概率分布的數學原理，基於貝葉斯后驗概率實現一個二分類問題，談談我對貝葉斯推斷的理解。 . 二分類問題 給定N個樣本的數據集，用 X 來表示，每個樣本 x n 有兩個屬性，最終屬於某個分類 t t left , right mathbf x n begin pmatrix x n x n end pmatrix ， 假設模型參數 w begin ...
2018-04-14 20:04 9 3008 推薦指數：
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機器學習基礎系列--先驗概率 后驗概率 似然函數 最大似然估計(MLE) 最大后驗概率(MAE) 以及貝葉斯公式的理解
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 ...