一、先验概率的定义假设有随机变量θ，其取值仅为0或1；另有事件X，其取值仅为a或b。我们又令当θ = 0时，X = a；当θ = 1时，X = b。也就是说，θ的取值决定了X的取值。现在，我们做一个游戏，游戏要求我们在不知道θ是多少（0或1）的情况下，估计X的值。 怎么办？由于θ的取值决定了X的取值，只要我们知道θ的取值，问题迎刃而解。θ可以取0，也可以取1。直观感觉告诉我们，θ有50%
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2023-11-11 07:24:15
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一、先验概率、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数 在机器学习中，这些概念总会涉及到，但从来没有真正理解透彻他们之间的联系。下面打算好好从头捋一下这些概念，备忘。1、先验概率先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计，也就是事先根据已有的知识的推断，先验概率就是没有经过实验验证的概率，根据已知进行的主观臆测。如抛一枚硬币，在抛之前，主观推断P（正面朝上） = 0.5。2、后验概率后验概率是指在得到“
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2023-09-18 08:38:35
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一.先验概率：（the prior probability） 先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p, 在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性.
 
原创
2011-04-14 10:20:14
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搜索引擎是一个没有生命的程序，它是不能够像人类一样进行思考的，它的一切行为都依赖于算法。搜索引擎也有它特定的思考方式，我们称为 “机器学习” 或 “人工智能” ，但是这一切的前提是基于大数据。接下来，我通过一些点来说明它是如何思考的。一、跳出率（搜索跳出率） 首先如果你的网站没有放置搜索引擎的相关产品代码（如：百度分享，百度统计），或者你的浏览器
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精选
2014-07-07 19:02:35
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这两天在看粒子滤波和EKF，里面的先验概率和后验概率弄混了，到网上查了查，终于弄明白了。 先验概率是一种主观概率, 然后在实验的基础上利用BAYES公式算出后验概率,用后验概率代替主观认识的先验概率,由于通过实验可以提供实验对象信息,后验概率应该更合理. 利用现实资料对先验概率进行修正后得到了更为准确的概率,称为后验概率. 更通俗的解释： 过去发生的事情虽然事实上是确定的，但因为我们的无知，
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2009-11-11 22:01:00
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其实还不是很懂。看了这篇文章： http://blog.csdn.net/passball/article/details/5859878 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. 一、先验概率是指
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2018-01-04 16:55:00
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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
原创
2021-05-20 23:57:00
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对于统计学只是皮毛认识，在学校时根本不重视，如今机器学习几乎以统计学
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2023-02-07 05:14:50
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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的概率分布，也就是与其他...
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2021-06-08 16:26:20
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# 先验概率的概念与Python实现
## 一、什么是先验概率
**先验概率**是贝叶斯统计中的一个基本概念。它指的是在没有观察到任何数据之前，某个事件发生的概率。先验概率通常基于已有的经验、理论或信念来设定。了解先验概率的意义是进行统计推断和决策的重要基础。
### 1.1 先验概率的例子
假设我们在进行医学研究时，想了解某种疾病的患病率。在没有观察到具体病人数据的情况下，我们通过已有的
先验概率，后验概率，似然值
原创
2022-01-25 15:41:02
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先验概率，后验概率，似然值
原创
2021-07-11 17:52:40
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博文一：先验（A priori；又译：先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。它通常与后验知识相比较，后验意指“在经验之后”，需要经验。这一区分来自于中世纪逻辑所区分的两种论证，从原因到结果的论证称为“先验的”，而从结果到原因的论证称为“后验的”。先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式 中
先验概率：即一开始由统计得到的客观概率后验概率：由数据样本和先验概率推测得到的概率举个例子：玩英雄联盟占到中国总人口的60%，不玩英雄联盟的人数占到40%：为了便于数学叙述，这里我们用变量X来表示取值情况，根据概率的定义以及加法原则，我们可以写出如下表达式：P(X=玩lol)=0.6；P(X=不玩lol)=0.4，这个概率是统计得到的，即X的概率分布已知，我们称其为先验概率(prior proba
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2019-07-11 01:09:00
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# 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 |
在一般的分类问题中，通常的套路都是提取特征，将特征输入分类器训练，得到最终的模型。但是在具体操作时，一开始提出的特征和输入分类器训练的特征是不一样的。比如假设有N张100×100的图像，分别提取它们的HoG特征x∈Rp×q，p为特征的维数，q为这幅图像中HoG特征的个数。 如果把直接把这样的一万个x直接投入分类器训练，效果不一定好，因为不一定每个像素点的信息都是有价值的，里面可能有很多是冗余的信
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率 一、总结 一句话总结： 1、先验概率和后验概率？ P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) P(A)是A的先验概率或边缘概率，称作"先验"是因为它不考虑B因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A
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2020-11-08 23:41:00
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朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布，
原创
2022-01-14 16:51:51
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乘法公式 是求’几个事件同时‘发生的概率全概率 是求最后结果的概率贝叶斯公式是已知’最后结果‘， 求’某个事件‘的概率先验概率和后验概率P（Bj|A) 是在事件A （比方已经生产出一个合格品，）的条件下，某个事件Bj（早晨之前调整好了机器）发生的概率，称为 ”后验概率“Bayes公式又称为’后验概率...
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2014-04-23 14:32:00
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I . 拼写纠正 简介II . 拼写纠正 案例需求III . 计算每个假设的概率IV . 引入 贝叶斯公式V . 使用贝叶斯公式计算每个假设的概率VI . 比较每个假设概率时 P(D)P(D) 分母可忽略VIII . 先验概率 , 似然概率 与 后验概率
原创
2022-03-09 10:13:23
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