頻率派 \(vs\) 貝葉斯派 一、前言 在使用各種概率模型時,比如極大似然估計 \(logP(X|\theta)\),已經習慣這么寫了,可是為什么這么寫?為什么X在前,為什么 \(\theta\) 在后,分別代表了什么?這些更深一層的邏輯和理由不是特別清晰,故此梳理一下頻率 ...
機器學習中的MLE和MAP兩大學派的爭論: 頻率學派 Frequentist Maximum Likelihood Estimation MLE,最大似然估計 : 頻率學派認為世界是確定的,有一個本體,這個本體的真值是不變的,我們的目標就是要找到這個真值或真值所在的范圍。 貝葉斯學派 Bayesian Maximum A Posteriori MAP,最大后驗估計 : 貝葉斯學派認為世界是不確定的 ...
2019-12-18 01:30 0 239 推薦指數:
頻率派 \(vs\) 貝葉斯派 一、前言 在使用各種概率模型時,比如極大似然估計 \(logP(X|\theta)\),已經習慣這么寫了,可是為什么這么寫?為什么X在前,為什么 \(\theta\) 在后,分別代表了什么?這些更深一層的邏輯和理由不是特別清晰,故此梳理一下頻率 ...
回我們初次見識了統計學理論中的“獨孤九劍”——貝葉斯統計學(戳這里回顧),它的起源便是大名鼎鼎的貝葉斯定理。 整個貝葉斯統計學的精髓可以用貝葉斯定理這一條式子來概括: 我們做數據分析,絕大多數情況下希望得到的是關於某種假說是否成立的信息。等式左邊的P(參數 | 數據),正是在觀察到了手頭上 ...
全概率公式 設 $B_{1},B_{2},...,B_{n}$ 是一個完備事件組且都有正概率,則對任一個事件 $A$ 有 $$P(A) = \sum_{i=1}^{n}P(AB_{i}) = \sum_{i=1}^{n}P(B_{i})P(A|B_{i})$$ 將復雜的事件划分為簡單 ...
全概率公式和貝葉斯公式 一、總結 一句話總結: 全概率就是表示達到某個目的,有多種方式(或者造成某種結果,有多種原因),問達到目的的概率是多少(造成這種結果的概率是多少) 貝葉斯公式就是當已知結果,問導致這個結果的第i原因的可能性是多少?執果索因! 1、條件概率 意義及意義例子 ...
貝葉斯公式及朴素貝葉斯分類算法應用初探 【摘要】 貝葉斯公式在現代發展中扮演着越來越重要的角色,本文通過生動有趣的應用實例詳細介紹了貝葉斯公式、貝葉斯推理和朴素貝葉斯分類算法的原理和使用方法。 【關鍵詞】 貝葉斯公式、貝葉斯推理、朴素貝葉斯分類算法 引言 貝葉斯公式 ...
一、條件概率公式 舉個例子,比如讓你背對着一個人,讓你猜猜背后這個人是女孩的概率是多少? 直接猜測,肯定是只有50%的概率,假如現在告訴你背后這個人是個長頭發,那么女的概率就變為90%。 所以條件概率的意義就是,當給定條件發生變化后,會導致事件發生的可能性發生變化。 條件概率由文氏 ...
概率是一種基於事件發生可能性來描述未來趨勢的數學工具。其本質就是通過過去已經發生的事情來推斷未來事件,並且將這種推斷放在一系列的公理化的數學空間當中進行考慮。例如,拋一枚均質硬幣,正面向上的可能性多大?概率值是一個0-1之間的數字,用來衡量一個事件發生可能性的大小。概率值越接近於1,事件發生 ...
1、貝葉斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B發生后A的條件概率,也由於得自B的取值而被稱作A的后驗概率。 P(B|A)是已知A發生后B的條件概率,也由於得自A的取值而被稱作B的后驗概率。 P(A)是A的先驗概率或邊緣概率。之所以稱為 ...