前言 　　以前在許學習貝葉斯方法的時候一直不得要領,什么先驗概率,什么后驗概率,完全是跟想象脫節的東西,今天在聽喜馬拉雅的音頻的時候突然領悟到,貝葉斯老人家當時想到這么一種理論前提可能也是基於一種人的直覺. 先驗概率:是指根據以往經驗和分析得到的概率.[1] 　　意思是說我們人 ...

先驗概率，后驗概率，似然概率，條件概率，貝葉斯，最大似然總是搞混，這里總結一下常規的叫法： 先驗概率： 事件發生前的預判概率。可以是基於歷史數據的統計，可以由背景常識得出，也可以是人的主觀觀點給出。一般都是單獨事件概率，如P(x),P(y)。 后驗概率： 事件發生后求的反向條件概率 ...

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 ...

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： 又名后驗概率公式、逆概率公式：后驗概率＝似然函數×先驗概率/證據因子。解釋如下，假設 ...

)-貝葉斯公式 總結:先驗概率 后驗概率以及似然函數的關系 1. 概率和統計 ...

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 ...

　　朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 　　它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...

先驗概率與后驗概率、貝葉斯區別與聯系 一、總結 一句話總結： 先驗概率：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 。 條件概率：那么如果我們出門之前我們聽到新聞說今天路上出了個交通事故，那么我們想算一下堵車的概率，這個就叫做條件 ...