貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP) 本文詳細記錄貝葉斯后驗概率分布的數學原理，基於貝葉斯后驗概率實現一個二分類問題，談談我對貝葉斯推斷的理解。 1. 二分類問題 給定N個樣本的數據集，用\(X\)來表示，每個樣本\(x_n\)有兩個屬性，最終屬於某個分類\(t\) $t=\left ...

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.先驗概率 ...

　　朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 　　它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...

最大似然估計、最大后驗估計與朴素貝葉斯分類算法 目錄 　　一、前言 　　二、概率論基礎 　　三、最大似然估計 　　四、最大后驗估計 　　五、朴素貝葉斯分類 　　六、參考文獻 一、前言 　　本篇文章的主要內容為筆者對概率論基礎內容的回顧，及個人對其中一些知識點的解讀 ...

貝葉斯估計、最大似然估計(MLE)、最大后驗概率估計(MAP)這幾個概念在機器學習和深度學習中經常碰到，讀文章的時候還感覺挺明白，但獨立思考時經常會傻傻分不清楚(😭)，因此希望通過本文對其進行總結。 2. 背景知識 注：由於概率 ...

問題：這些估計都是干嘛用的？它們存在的意義的是什么？ 有一個受損的骰子，看起來它和正常的骰子一樣，但實際上因為受損導致各個結果出現的概率不再是均勻的 \(\frac{1}{6}\) 了。我們想知道這個受損的骰子各個結果出現的實際概率。准確的實際概率我們可能永遠無法精確的表示出 ...

極大似然估計和朴素貝葉斯都是運用概率的思想對參數進行估計去解決問題的，二者具有一定的相似性，在初學時經常會搞不清二者的，在這里首先對二者的分類原理進行介紹，然后比較一下二者的異同點。 1.極大似然估計（maximum likelihood estimation） 貝葉斯公式 事件 ...

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