从这里我们可以看出来,如果我们有 prior probabilityp(X)和信息(或者叫 evidence)p(Y=y_i \mid X)(比如一次 trial 取到的水果是橘子),利用 Bayes' theorem,我们可以利用更多的 evidence 来更新我们的推断p(X \mid Y)(也就是 posterior probability),以获得更准确的概率估计。 换个角度来看,如果我们知道了 ...
1)先验概率 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),也就是在不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。 2)可能性函数 P(B|A)/...
Bayes定理的理解 先验概率和后验概率(prior probability & posterior probability) 想要更好的理解贝叶斯公式,必须要搞懂几个概念: 先验概率和后验概率(也叫正向概率和逆向概率) 先验概率就是不加条件(信息)的判断某一变量的概率,可以理解为你直观上判断某一事件发生的概率。 举个例子,判断一个人是不是很聪明的概率...
Bayes定理的理解 先验概率和后验概率(prior probability & posterior probability) 想要更好的理解贝叶斯公式,必须要搞懂几个概念: 先验概率和后验概率(也叫正向概率和逆向概率) 先验概率就是不加条件(信息)的判断某一变量的概率,可以理解为你直观上判断某一事件发生的概率。 举个例子,判断一个人是不是很聪明的概率...
我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),也就是在不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。 2)可能性函数 P(B|A)/P(B)称为"...
Baye's theoremprior probability distributionIn Sect. 2.1, Bayes' theorem is derived. The prior distribution that it contains, must be defined so that it transforms as a density. Transformations of densities and functions are discussed in Sect. 2.2. A symmetry argument can define the prior. This...
我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),也就是在不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。
我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),也就是在不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。
我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),也就是在不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。
是先验概率(prior probability), 是条件概率(conditional probability), 是后验概率(posterior probability)。 是联合概率(joint probability),通常写成P(A,B)。 注:条件概率 P(B|A) ---> 给定事件A,事件B发生的概率(probability of event B occuring given event A)。