贝叶斯公式的共轭分布

最新推荐文章于 2024-01-04 11:42:38 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-04 11:42:38 发布 · 5.8k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#共轭分布 #conjugate #先验分布 #似然函数 #后验分布

本文详细介绍了贝叶斯公式，并探讨了共轭分布的概念，通过实例阐述了共轭分布如何在统计推断中与先验分布和似然函数相互作用形成后验分布的特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   共轭分布是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是，在贝叶斯公式包含多种概率分布的情况下，使这些分布的未知参数在试验前被赋予的物理意义，延续到试验后，便于分析。

1. 贝叶斯公式

贝叶斯公式如下：
其中，表示模型中的未知参数，
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
贝叶斯公式和共轭分布
lsjmax的博客
09-30 599
概率密度函数 概率密度函数是对于连续随机变量而言，对于离散随机变量没有所谓的概率密度。 连续随机变量的取值是无穷多个的，研究连续随机变量具体等于某个值的概率是没有意义的，该值很小几乎为0，只能研究某个区间内的概率。通常我们研究连续随机变量的概率，是研究随机变量XXX值落在区间[a,b][a,b][a,b]的概率，P([a,b])=∫abf(x)dxP([a,b])=\int_a^b f(x)dx ...
共轭先验及贝叶斯估计
jason的专栏
06-23 705
共轭先验：http://lesswrong.com/lw/5sn/the_joys_of_conjugate_priors/ 贝叶斯估计：http://www.math.zju.edu.cn/webpagenew/UploadFiles/AttachFiles/2010421221717128.pdf
伯努利朴素贝叶斯-要求特征时二项分布
weixin_45271076的博客
05-13 387
#效果不太好，多项式更擅长分类型数据，归一化之后成为了连续型数据 #所以可以进行分箱，转换为分类型数据 from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer kbs=KBinsDiscretizer(n_bins=10,encode="onehot").fit(Xtrain) Xtrain_=kbs.transform(Xtrain) Xtest_=kbs.transform(Xtest) #没有进行归一化时因为分箱后都是0和1 mnb=Multinomial
贝叶斯定理和二项概率分布解决一个问题
imyiligege的专栏
12-15 1818
问题:假设有两个各装了100个球的箱子，甲箱子中有70个红球，30个绿球，乙箱子中有30个红球，70个绿球。假设随机选择其中一个箱子，从中拿出一个球记下球色再放回原箱子，如此重复12次，记录得到8次红球，4次绿球。问题来了，你认为被选择的箱子是甲箱子的概率有多大？ 令事件A为从黑箱子取球,B为从箱子中取出8红4绿,则 P(A)=1/2 ,P(B)=1/2C(6,10)(0.7)^8(0
数学的故事之“共轭”
白马负金羁
11-02 1万+
共轭在数学、物理、化学、地理等学科中都有出现，甚至在数学上也有许许多多的“共轭”，例如：共轭复数、共轭矩阵和共轭分布等等。“轭”字的本意是驾车时套在牲口脖子上的曲木，引申为束缚或控制的意思。既然轭是套在牲口脖子上的曲木，那么显然共轭就是套在两头牲口脖子上的曲木，或者说是两头牲口共用同一根曲木之意
共轭和共轭分布
weixin_39910711的博客
01-06 2811
1 贝叶斯分布 共轭是贝叶斯理论中的一个概念，一般共轭是一个先验分布与似然函数共轭； 那么就从贝叶斯理论中的先验概率，后验概率以及似然函数说起： 在概率论中有一个条件概率公式，有两个变量第一个是A，第二个是B，A先发生，B后发生，B的发生与否是与A有关系的，那么我们要想根据B的发生情况来计算 A发生的概率就是所谓的后验概率P(A|B)（后验概率是一个条件概率，即在B发生的条件下A发生的概率），计算公式是：P(A|B)=P(AB)/P(B)， ...
正态分布的共轭分布及贝叶斯估计
03-07
### 正态分布的共轭分布及贝叶斯估计 #### 概述 在统计学领域，特别是贝叶斯统计中，理解一个分布的共轭先验和如何应用贝叶斯估计对于处理含有未知参数的正态分布尤为重要。本文旨在深入探讨正态分布的共轭分布，...
贝叶斯理论实践：共轭分布详解
"这篇文章主要介绍了贝叶斯理论在实践中的应用，特别是共轭分布的概念，以及它们在统计推断中的作用。贝叶斯学派和频率学派在统计学中的不同观点也被提及，同时强调了贝叶斯公式的重要性。文章还提到了统计推断中的...
贝叶斯估计中的共轭分布选择策略：实例解析
1. **共轭分布原则**： 先验分布与似然函数的类型有关。如果数据的似然函数遵循某种特定分布（如正态分布、两点分布或指数分布），则选择与之共轭的分布作为先验分布。例如： - 若数据似然函数为正态分布，则选择...
【PRML】—— 共轭分布
南极企鹅
08-14 1064
写在前面《pattern recognition and machine learning，PRML》一直广受好评，全书从数学思想的方面介绍模式识别和机器学习，阅读之前需要一些数学只是，如果大学本科的数学（高等数学、概率和梳理统计、线性代数）还没完全忘记的话，阅读起来应该不是难事。另外一点，你需要静下心来慢慢读，细细品味（第一次读这本书的时候，读了几个章节就完全懵逼了 - -！）。这是第二次拿起来读
数学分布(泊松分布、二项分布、正态分布、均匀分布、指数分布)生存分析贝叶斯概率公式全概率公式讲解.pdf
03-31
。
共轭分布
weixin_33748818的博客
01-22 537
　　今天看到LDA主题模型，里面涉及到共轭分布，在此总结一下。 　　共轭分布(conjugate distribution)的概率中一共涉及到三个分布：先验、似然和后验，如果由先验分布和似然分布所确定的后验分布与该先验分布属于同一种类型的分布，则该先验分布为似然分布的共轭分布，也称为共轭先验。   比较绕嘴，下面从公式来理一下思路。假设变量x服从分布P(x|θ)，其观测样本为X={x1,x2,....
《计算机视觉》读书笔记（二）第3章
YIOH的博客
08-22 1620
文章目录第3章 常用概率分布3.1 伯努利分布 第3章 常用概率分布 当拟合数据的概率模型时，需要知道拟合的不确定性。该不确定性用拟合模型参数的概率分布来表示。因此对用于建模的每种分布，另有一个与参数联系的概率分布，后者用来建模前者分布的参数，后者的参数为超参数。 超参数决定原分布的参数的概率分布的形状。 3.1 伯努利分布 伯努利分布有一个单参数 λϵ[0,1]\lambda \epsilon[...
【机器学习前置知识】共轭分布
最新发布
Axlsss的博客
01-04 1617
【机器学习前置知识】共轭分布
关于Beta分布、二项分布与Dirichlet分布、多项分布的关系
u010140338的专栏
11-21 5857
From :
带你理解beta分布
热门推荐
Jie Qiao的专栏
09-17 8万+
相信大家学过统计学的都对 正态分布 二项分布 均匀分布 等等很熟悉了，但是却鲜少有人去介绍beta分布的。用一句话来说，beta分布可以看作一个概率的概率分布，当你不知道一个东西的具体概率是多少时，它可以给出了所有概率出现的可能性大小。举一个简单的例子，熟悉棒球运动的都知道有一个指标就是棒球击球率(b
No1.2 贝叶斯bayes 先验与 beta分布
Captain_DUDU的博客
03-12 816
01.贝叶斯：p(b|a)=p(a|b)*p(b)/p(a) 02.β分布 1）贝塔分布的期望值需要记住 μ=E(x)=α/(α+β） ，理解为概率的分布 2）贝塔分布定义域为（0，1） 图像关于期望对称， 当击球次数增加，期望不断更新，对称轴移动 81+100 是α 219+200就是β 使用β能让我们的概率更准确，因为有先验基础 一个有趣的问题 ...
贝塔、伽马分布
GG的专栏
10-15 5万+
简要介绍贝塔、伽马分布
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值