先验概率:根据以往经验和分析得到的概率,是“由因求果”问题中的“因”的概率。先验概率:根据以往经验和分析得到的概率,是“由因求果”问题中
先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。 先验概率的分类 利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为客观先验概率; 当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率。 先验概率的条件 ...
百度百科定义:先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。 维基百科定义: 在贝叶斯统计中,某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前,能表达p不确定性的概率分布。 可以看到二者定义有一个共同点,即先验概率是不依靠观测数据...
后验概率在实际中一般是很难直接计算出来的,相反先验概率就容易多了。因此一般会利用先验概率来计算后验概率。 似然函数与最大似然估计 下面给出似然函数跟最大似然估计的定义。 我们假设f是一个概率密度函数,那么 是一个条件概率密度函数(θ 是固定的) 而反过来, 叫做似然函数(x是固定的)。 一般把似然函数写成 ...
P(x|y) 是条件概率,又叫似然概率,一般是通过历史数据统计得到。一般不把它叫做先验概率,但从定义上也符合先验定义。 P(y) 是先验概率,一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。 P(x) 其实也是先验概率,只是在贝叶斯的很多应用中不重要(因为只要最大后验不求绝对值),需要时往往用全概率公式计算...
先验概率与后验概率,似然概率与条件概率,贝叶斯,最大似然估计(MLE)与最大后验概率估计(MAP),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 1. 概率和统计 概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反。 顾名思义: 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方差,协方差等等)。
在最大似然法中引入先验概率信息，可以改善估计的准确性。这可以通过贝叶斯估计来实现，其中先验概率被用来更新似然函数，从而得到后验概率。后验概率反映了在已知样本数据的情况下，参数θ的分布。通过这种方式，我们可以利用先验知识来改进估计结果，特别是在样本数量较少或噪声较大时，这种方法特别有用。利...
极大似然假设是极大后验假设的一种特殊情况,假设所有的假设概率相同(个人理解,也就是似然二字的来源)。 http://www.cnblogs.com/burellow/archive/2013/03/19/2969538.html 极大似然假设在初始概率分布为高斯函数时,结果和最小二乘相同,但两者本质上是不同的。
最大似然估计 是一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”.故而,若称之为“最大可能性估计”则更加...