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 ...

此為Bayesian先生，敬仰吧，同志們！ 先驗（A priori；又譯：先天）在拉丁文中指“來自先前的東西”，或稍稍引申指“在經驗之前”。近代西方傳統中，認為先驗指無需經驗或先於經驗獲得的知識。它通常與后驗知識相比較，后驗意指“在經驗之后”，需要經驗。這一區分來自於中世紀 ...

，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 ...

先驗概率：根據以往經驗和分析得到的概率； 后驗概率：事情已經發生，這件事情的發生是由某個原因引起的可能性的大小。（種果因概率,即在一個結果已經發生的條件下，可能是其中某一個原因造成的概率有多大。） 1）先驗：根據統計歷史上的經驗、常識當下事件發生的概率； 2）似然：當下事件由果及因發生的概率 ...

1. 先驗概率 通俗解釋：就是根據以往經驗得到的概率，屬於客觀概率。統計歷史下的概率。 2. 后驗概率 當下由因及果的概率。 3. 通俗理解 ）先驗——根據若干年的統計（經驗）或者氣候（常識），某地方下雨的概率； 2）似然——下雨（果）的時候有烏雲（因/證據/觀察的數據）的概率，即已 ...

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 ...

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 ...