事實上，概率模型的訓練過程就是參數估計(parameter estimation)的過程。對於參數的估計，統計學界的兩個學派提供了不同的解決方案：頻率主義學派(Frequentist)認為參數雖然未知，但卻是客觀存在的固定值，因此，可通過優化似然函數等准則來確定參數值；貝葉斯學派(Bayesian ...

一、 “探測儀，如果我問一個貝葉斯學派的統計學家如果……”“[擲]我是一個中微子探測儀，不是迷宮守衛。老實說，你是不是腦子壞掉了。”“[擲]...yes” 迷宮守衛的梗：說迷宮里有2條路，分別通向目的地和陷阱，路口各有一個守衛，一個只說真話一個只說假話，他們都知道路后面是什么以及彼此說話 ...

這里的頻率學派，認為參數θ是一個常量 ，只有屬於置信區間，或者∉置信區間，沒有屬於這個某個置信區間的概率是0.9的說法。 第一個意思是 整體分布的一個參數θ，取θ的某一個先驗分布，計算在該先驗分布的條件下的貝葉斯估計的值不能等於該θ在整體分布下面的值 ...

對於技術應用人員來說，我們更看重方法的應用，但有時候對知識的背景做一些了解，我覺得還是挺有必要的，能幫助我們理解一些東西。這篇博文里，不會呈現任何計算公式，只是討論一下貝葉斯學派與頻率學派之間的問題。 貝葉斯學派與頻率學派是當今數理統計學的兩大學派，基於各自的理論 ...

使用隨機事件的發生的頻率描寫敘述概率的方法，就是通常說的古典概型。或者稱為頻率學派。另外有一個更加綜合的觀點就是貝葉斯學派。在貝葉斯學派的觀點下概率表示的是事件的不確定性大小。 使用概率表示不確定性，盡管不是唯一的選擇。可是是必定的，由於假設想使用 ...

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 ...

　　最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗概率估計（Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計（MLE） 　　在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...

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 ...