老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆,所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义,定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 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
扔一个硬币,在扔之前我们无法根据实验结果给出结果的概率分布; 但根据日常经验和对硬币的观察,我们可以假定正面向上的概率为0.5; 这里根据我们之前的经验得到的0.5就是先验概率。 后验概率 $p(\theta \mid x)$ 知果求因 事情已经发生了,导致事情发生的原因很多,根据结果来判断各个由不同原因导致的概率。 后验...
先验概率: P(θ) 后验概率: P(θ|X) 似然概率: P(X|θ) 它们三者存在这样的关系: P(θ|X)=P(X|θ)P(θ) P(X) 一般而言数据P(X)的分布是知道的,所以有 P(θ|X)∝P(X|θ)P(θ)此外,当参数θ是均匀分布时,后验概率和似然概率成正比,即: P(θ|X)∝P(X|θ) MARSGGBO©...
先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的计算要以先验概率为基础。事情还没有发生,要求这件事情发生的可能性的大小,是先验概率。事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小,是后验概率。 3 似然概率(likelihood) 百度百科:统计学中,似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输...
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆,所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义,定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 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...
先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系 先验概率:根据以往经验分析得到的概率,通俗就是根据统计和规律得出得概率。 后验概率:就是根据结果推原因,比如知道一个产品是次品求它来自A车间的概率,通过贝叶斯公式可以得到。 贝叶斯公式: 例子:... 极大似然估计与最大后验概率估计 ...
因为posterior∝likelihodd∗priorposterior∝likelihodd∗prior我们常说的 后验概率∝∝似然 * 先验概率。 回到顶部 两种解释的关系 第一种解释是它的一种经典定义,把似然当做一种关于θθ变量的函数,在这个基础上我们可以可以求解最大的θθ值,使得参数最可信,这种方法就是最大似然估计。
看到了吗?这个就叫最大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)。 咱们再思考一下,P(感冒|头痛),P(中风|头痛),P(脑溢血|头痛)是先验概率还是后验概率呢? 没错,就是后验概率。看到了吧,后验概率可以用来看病(只要你算得出来,呵呵)。 事实上,后验概率起了这样一个用途,根据一些发生的事实(通常是坏的...
先验概率、后验概率、似然概率的辨析如下：先验概率： 定义：在未考虑任何观测数据之前，基于过往经验与分析得到的概率。 特点：它代表了我们对事件发生的初始信念或预期，独立于任何具体的观测结果。 应用：在朴素贝叶斯算法中，类别概率被视为先验概率，用于表示类别独立且不受其他因素影响时的概率分布。后...