貝葉斯法則,先驗概率,后驗概率,最大后驗概率
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 ...
原文：先驗概率與后驗概率、貝葉斯區別與聯系
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，這個就叫做條件概率 。也就是P 堵車 交通事故 。這是有因求果。 后驗概率：有果求因：如果我們已經出了門，然后遇到了堵車，那么 ...
2020-06-27 23:13 0 1238 推薦指數：
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