贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 。①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。
在决策分析中,尚未通过试验收集状态信息时所具有的
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2010-10-08 14:33:51
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【前言】上文提到贝叶斯定理是先验分布和后验分布转换的桥梁，贝叶斯学派计算参数后验分布的难点在于如何选择参数的先验分布，本文通过二项式分布的例子来形象的表达如何选择先验分布和计算后验分布，并阐述了先验分布和后验分布是如何转换的，最后对本文进行总结。 ...
原创
2021-08-31 16:51:34
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问题引入大家都知道L1和L2正则化，也知道L0正则化，但是大多数人知道L1和L2正则先验分别服从什么分布吗？在面试或者我们网上进行答题的时候经常会有这么一道题，让人懵逼。问题解答L1正则先验分布是Laplace分布，L2正则先验分布是Gaussian分布。接下来从最大后验概率的角度进行推导和分析。在机器学习建模中，我们知道了和以后y,需要对参数w进行建模。那么后验概率表达式如下。可以看到，在拉普拉
原创
2021-01-29 21:06:19
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目录LDA概述
基础知识
LDA主题模型
总结
一句话简述：2003年提出的，LDA是一种无监督的词袋式隐含主题模型，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都有应用。
一、LDA概述
在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析（Li
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2023-11-07 15:05:08
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原创
2021-06-07 16:57:11
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目录1. Bayes统计理论1.1 先验知识1.2 后验知识2. Bayes概率公式2.1 条件概率公式：2.2 全概率公式2.3 Bayes公式:2.4 利用Baves统计理论进行测量数据融合:3. 基于Bayes统计的目标识别融合模型4. 举例计算5. 总结1. Bayes统计理论Bayes统计理论认为,人们在检验前后对某事件的发生情况的估计是不同，而且一次检验结果不同
Deep Image Prior (Paper reading)Dmitry Ulyanov, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia, CVPR2018, Cited: 1966, Code, Paper. 目录子Deep Image Prior (Paper reading)1. 前言2. 整体思想3. 方法5. 总结 1. 前
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2023-11-27 00:08:14
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原创
2022-01-12 11:06:38
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本文详细介绍了贝叶斯统计中三种常见的先验分布选择方法:经验贝叶斯方法、信息先验和无信息/弱信息先验。经验贝
# Python中利用先验概率绘制正态分布图的指南
在数据科学和统计学中，正态分布是一种非常常见的概率分布。在Python中，我们可以利用先验概率来绘制正态分布图。下面是实现这一目标的流程概述，以及详细的步骤和代码。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 设置先验概率和均值、标准差 |
| 3 |
暗通道去雾算法原理及实现 1. 算法原理。暗通道。
所谓暗通道是一个基本假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的局部区域中，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。这个其实很容易理解，实际生活中造成这个假设的原因有很多，比如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说色彩鲜艳的物体或表面(比如绿色的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝色绿色的睡眠)，颜色较暗的物体或者表面，这些景物的暗通道总是变现为
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2024-01-24 11:00:52
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经典去雾算法-何凯明09年提出暗通道先验去雾(Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior) 暗通道去雾公式：I(x) = f(x)*t(x) + (1 – t(x))*A &nbs
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):
"""
Perform th
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2023-11-08 20:02:08
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一，伯努利分布(bernouli distribution) 又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。记为: 0-1分布 或B(1,p)，其中 p 表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。 概率计算： P(X=0)=p0P(X=1)=p1 期望计算： E
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2020-04-07 16:52:00
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一、什么叫先验分布、后验分布、似然估计 这几个概念可以用“原因的可能性”和“结果的可能性”的“先后顺序”及“条件关系”来理解。下面举例： 隔壁老王要去10公里外的一个地方办事，他可以选择走路，骑自行车或者开车，并花费了一定时间到达目的地。在这个事件中，可以把交通方式（走路、骑车或开车）认为是原因，花费的时间认为是结果。 、
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2023-01-17 14:53:53
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1、基于图同构网络（GIN）的图表征 采用GINNodeEmbedding模块对图上每一个节点做节点嵌入（Node Embedding），得到节点表征；然后对节点表征做图池化得到图的表征；最后用一层线性变换对图表征转换为对图的预测。 基于结点表征计算得到图表征的方法有： （1）sum：对节点表征求和；&nbs
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2024-02-02 17:24:28
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# 理解 Python 中的先验概率
概率论是数据科学、机器学习和人工智能的基石之一。先验概率是贝叶斯统计中的一个重要概念，它在处理不确定性时起着至关重要的作用。在这篇文章中，我们将讨论先验概率的基本概念，并使用 Python 来演示如何在实际中应用这一概念。我们还将通过类图和关系图来帮助理解。
## 先验概率的概念
先验概率（Prior Probability）是对某一事件发生的概率的主观
L0-regularized prior based on intensity and gradient 基于强度（亮度？像素值大小）和梯度（强度与渐变？）的L0正则化先验。图像先验源于观察文本图像的不同属性，基于这个先验，产生核估计的可靠中间结果。不需要检测突出边缘。在最后的图像恢复步骤，去除artifacts（伪像，人工，噪声）并且去模糊。不仅对文本图像去模糊很有效，也很好地应用于低照度场景。
