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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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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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。 、
原创
2023-01-17 14:53:53
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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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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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1 逻辑回归与多分类我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有k个类别，最后我们就得到了k个
摘要最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)与最大后验估计(Maximum A Posteriori)是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法. 最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标, 强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布, 常用的交叉熵损失(cross entropy loss)、 均方误差损失(Mean Square Erro
# 机器学习中的先验与后验
## 介绍
机器学习是现代数据科学的重要领域，而理解先验和后验是掌握概率模型的关键。本篇文章将逐步教会你如何在机器学习中实现先验和后验的概念。我们将从基本的流程谈起，逐步深入具体的代码实现。
### 流程概述
以下是实现机器学习中先验与后验的基本流程：
| 步骤 | 描述
似然“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”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
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2023-11-07 14:03:54
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何为：最大似然估计（MLE）： 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。可以通过采样，获取部分数据，然后通过最大似然估计来获取已知模型的参数。 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。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概
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2018-01-14 19:31:00
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机器学习基础文章目录机器学习基础1. 概率和统计2. 先验概率（由历史求因）3. 后验概率（知果求因）4. 似然函
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 中的，它往往作为“由因
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24191原文出处：拓端数据部落公众号在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。我将首先介绍如何用贝叶斯方法进行期望推理的理论，然后在 Python 中实现该理论，以便我们能够处理这些想法。
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2021-11-13 10:27:49
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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
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2022-03-09 10:13:23
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