注釋:最近一直看到先驗后驗的說法,一直不懂,這次查了資料記錄一下。 1.先驗和后驗的區別: A.簡單的了解兩個概率的含義 先驗概率可理解為統計概率,后驗概率可理解為條件概率。 ----------------------------------------------------------------------------------- ...
先驗概率:即一開始由統計得到的客觀概率 后驗概率:由數據樣本和先驗概率推測得到的概率 舉個例子: 玩英雄聯盟占到中國總人口的 ,不玩英雄聯盟的人數占到 : 為了便於數學敘述,這里我們用變量X來表示取值情況,根據概率的定義以及加法原則,我們可以寫出如下表達式: P X 玩lol . P X 不玩lol . ,這個概率是統計得到的,即X的概率分布已知,我們稱其為先驗概率 prior probabili ...
2019-07-11 01:09 0 1628 推薦指數:
注釋:最近一直看到先驗后驗的說法,一直不懂,這次查了資料記錄一下。 1.先驗和后驗的區別: A.簡單的了解兩個概率的含義 先驗概率可理解為統計概率,后驗概率可理解為條件概率。 ----------------------------------------------------------------------------------- ...
先驗概率、后驗概率與似然估計的理解 先驗概率 后驗概率 似然估計 貝葉斯 在機器學習中,時常碰到先驗概率、后驗概率與似然估計,特別是碰到貝葉斯公式的時候。然而,教材上關 ...
先驗概率 Prior probability 在貝葉斯統計中,先驗概率分布,即關於某個變量 p 的概率分布,是在獲得某些信息或者依據前,對 p 的不確定性進行猜測。例如, p 可以是搶火車票開始時,搶到某一車次的概率。這是對不確定性(而不是隨機性)賦予一個量化的數值的表征,這個量化數值 ...
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 ...
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 ...
本文假設大家都知道什么叫條件概率了(P(A|B)表示在B事件發生的情況下,A事件發生的概率)。 先驗概率和后驗概率 教科書上的解釋總是太繞了。其實舉個例子大家就明白這兩個東西了。 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 ...
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 ...