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 ...

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 ...

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 ...

　　這是我決定開始寫博客的第一篇技術博客。整理自己的學習過程，和大家分享，共同進步。 　　利用這篇博客，我試圖把最大似然（估計）以及朴素貝葉斯分類等做個總結，錯漏請指正。 1.貝葉斯公式 　　貝葉斯公式作為概率論中的基礎，大家都見過，極為簡單。但是學習時候無非用於一些紅球黑球 ...

　　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 ...

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 ...

通過貝葉斯等方式實現分類器時，需要首先得到先驗概率以及類條件概率密度。但在實際的應用中，先驗概率與類條件概率密度並不能直接獲得，它們都需要通過估計的方式來求得一個近似解。若先驗概率的分布形式已知（或可以假設為某個分布），但分布的參數未知，則可以通過極大似然或者貝葉斯來獲得對於參數 ...

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 ...