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：先驗概率、后驗概率、似然函數與機器學習中概率模型（如邏輯回歸、朴素貝葉斯）的關系理解
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 貝葉斯公式：聯合概率公式直接能推導出來的，代表什么意義 不放在具體問題中代表不了任何意義 P y x frac P x y P y P x 拿一個實際的例子，如 ...
2018-10-20 00:07 0 1330 推薦指數：
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先驗概率、似然函數、后驗概率、貝葉斯公式
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