先驗概率和後驗概率
個人覺得，對於抽象的問題，先舉一個形象的例子，再與抽象的概念相結合，會更方便理解和記憶。
形象例子 [1] :
先驗概率：投擲一個骰子，點數為1的概率是1/6，這就是先驗概率。
後驗概率：吃一道菜，你發現它是酸的，那麽你猜這道菜加了醋的可能性為80%，這就是後驗概率。
抽象概念 [2] ：
先驗概率：根據以往經驗和分析得到的概率。
後驗概率：事情已經發生，要求這件事情發生的原因是由某個因素引起的可能性的大小。
Reference:
[1] https://www.cnblogs.com/yemanxiaozu/p/7680761.html.
[2] 百度百科-先驗概率。
先驗概率和後驗概率
相關推薦
先驗概率和後驗概率
百度 經驗 得到 cnblogs 抽象 .html 結合 block 分析 個人覺得，對於抽象的問題，先舉一個形象的例子，再與抽象的概念相結合，會更方便理解和記憶。 形象例子 [1] : 先驗概率：投擲一個骰子，點數為1的概率是1/6，這就是先驗概率。 後驗概率：
先驗概率和後驗概率理解
對於統計學只是皮毛認識，在學校時根本不重視，如今機器學習幾乎以統計學為基礎發展起來的，頭疼的緊，如今還得琢磨基礎概念。 1、我自己的理解： 1）先驗：統計歷史上的經驗而知當下發生的概率； 2）後驗：當下由因及果的概率； 2、網上有個例子說的透徹： 1）先驗——根據若干年的統計（經
先驗概率與後驗概率
常數 www pro tps 不但 tails .html tail htm 先驗：從原因到結果；後驗：從結果到原因。 先驗概率：根據以往經驗和分析得到的概率.。 後驗概率：事情已經發生，要求這件事情發生的原因是由某個因素引起的可能性的大小。 舉例理解（1）： 先驗——
先驗概率、後驗概率、似然函數與機器學習中概率模型（如邏輯回歸）的關系理解
集中 並且 結果 概率論 但我 evidence logs 硬幣 之前 看了好多書籍和博客，講先驗後驗、貝葉斯公式、兩大學派、概率模型、或是邏輯回歸，講的一個比一個清楚 ，但是聯系起來卻理解不能 基本概念如下 先驗概率：一個事件發生的概率 \[P(y)\] 後驗概
先驗概率、後驗概率、似然函式與機器學習中概率模型（如邏輯迴歸）的關係理解
看了好多書籍和部落格，講先驗後驗、貝葉斯公式、兩大學派、概率模型、或是邏輯迴歸，講的一個比一個清楚 ，但是聯絡起來卻理解不能 基本概念如下 先驗概率：一個事件發生的概率 \[P(y)\] 後驗概率：一個事件在另一個事件發生條件下的條件概率 \[P(y|x
ML14先驗概率與後驗概率
轉載自GitHub：http://t.cn/E76fhB6 先驗概率與後驗概率 先驗概率，後驗概率，似然概率，條件概率，貝葉斯，最大似然 - CSDN部落格 條件概率（似然概率） 一個事件發生後另一個事件發生的概率。 一般的形式為 P(X|Y)，表
先驗概率、後驗概率與似然估計--通俗易懂的解釋
本文假設大家都知道什麼叫條件概率了（P(A|B)表示在B事件發生的情況下，A事件發生的概率）。 先驗概率和後驗概率 教科書上的解釋總是太繞了。其實舉個例子大家就明白這兩個東西了。 假設我們出門堵車的可能因素有兩個（就是假設而已，別當真）：車輛太多和交通事故。 堵車的概率
先驗概率VS後驗概率
先驗概率P(A) 先驗概率，在貝葉斯統計推斷中，是一個事件在收集新資料之前的概率。在進行實驗之前，這是基於現有知識對結果概率進行的最佳合理評估。 隨著新資料或資訊的出現，事件發生的先驗概率將被修正，以產生對潛在結果更準確的度量。修正後的概率成為後驗概率，用貝葉斯定理計算。在統計學上，後驗概率
【機器學習】先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式
Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式 在機器學習中，這些概念總會涉及到，但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從
先驗概率與後驗概率以及貝葉斯公式
先驗概率與後驗概率 事情還沒有發生,要求這件事情發生的可能性的大小,是先驗概率. 事情已經發生,要求這件事情發生的原因是由某個因素引起的可能性的大小,是後驗概率. 一、先驗概率是指根據以往經驗和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作為“由因求果”問題中的“因”出現。後驗概率是指在得到“結果”的資訊後重新修
先驗概率與後驗概率及貝葉斯公式
轉自：http://blog.csdn.net/passball/article/details/5859878 先驗概率與後驗概率 事情還沒有發生,要求這件事情發生的可能性的大小,是先驗概率. 事情已經發生,要求這件事情發生的原因是由某個因素引起的可能性的大小,是
貝葉斯公式、先驗概率、後驗概率
先驗概率： 在缺少某個前提下的變數概率，在機器學習中就是沒有訓練樣本，在訓練之前的初始概率：P（w） 後驗概率： 在有了樣本資料以後，對變數進行概率的修正，得到的概率就是後驗概率，，例如g是樣本，則後驗概率是：P（w | g） 貝葉斯公式：
先驗概率與後驗概率、貝葉斯區別與聯絡
先驗概率和後驗概率 教科書上的解釋總是太繞了。其實舉個例子大家就明白這兩個東西了。 假設我們出門堵車的可能因素有兩個（就是假設而已，別當真）：車輛太多和交通事故。 堵車的概率就是先驗概率 。 那麼如果我們出門之前我們聽到新聞說今天路上出了個交通事故，那麼我們想算一下堵車的概率，這個就叫做條件概率 。也就是P
[轉] 先驗概率與後驗概率&&貝葉斯與似然函數
交通事故 我們 技術分享 math edi 計算機 來看 ima max from: https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/77505549 先驗概率和後驗概率 教科書上的解釋總是太繞了。其實舉個例子大
淺談先驗分佈和後驗分佈
【前言】 上文提到貝葉斯定理是先驗分佈和後驗分佈轉換的橋樑，貝葉斯學派計算引數後驗分佈的難點在於如何選擇引數的先驗分佈，本文通過二項式分佈的例子來形象的表達如何選擇先驗分佈和計算後驗分佈，並闡述了先驗分佈和後驗分佈是如何轉換的，最後對本文進行總結。 &nb
先驗分佈和後驗分佈
先驗概率可理解為統計概率，後驗概率可理解為條件概率。 先驗分佈是因為先驗資訊得到的分佈。 後驗分佈是因為在分佈是在抽樣以後才得到的，在抽樣的條件下發生先驗分佈的事件分佈。 ------------
貝葉斯公式理解（先驗概率/後驗概率）
轉載自https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html （1）條件概率公式 設A,B是兩個事件，且P(B)>0,則在事件B發生的條件下，事件A發生的條件概率（conditional pro
最大似然估計（MLE）、最大後驗概率估計（MAP）以及貝葉斯學派和頻率學派
前言 frequentist statistics：模型引數是未知的定值，觀測是隨機變數；思想是觀測數量趨近於無窮大+真實分佈屬於模型族中->引數的點估計趨近真實值；代表是極大似然估計MLE；不依賴先驗。 Bayesian statistics：模型引數是隨機變數，
對先驗後驗概率的一點理解
先驗概率是由某些起因推匯出結果發生的概率，如用在全概率公式中。 利用過去歷史資料計算得到的先驗概率，稱為客觀先驗概率； 當歷史資料無從取得或資料不完全時，憑人們的主觀經驗來判斷而得到的先驗概率，稱為主觀
【機器學習】先驗概率、似然函式、後驗概率、對數似然函式等概念的理解
1）先驗：統計歷史上的經驗而知當下發生的概率； 2）後驗：當下由因及果的概率； 2、網上有個例子說的透徹： 1）先驗——根據若干年的統計（經驗）或者氣候（常識），某地方下雨的概率； 2）似然——看到了某種結果，對產生結果的原因作出假設：是颳風了？還是有烏雲？還是