先验概率、后验概率、条件概率、似然函数、似然估计、贝叶斯等概念汇总

最新推荐文章于 2025-02-07 15:17:36 发布
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#机器学习

本文深入浅出地解析了贝叶斯公式的概念，包括先验概率、后验概率及似然估计等核心元素，阐述了它们之间的区别与联系，帮助读者建立对贝叶斯定理的深刻理解。

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37、最大似然估计在隐半马尔可夫模型中的应用
view3的博客
06-10
本文详细探讨了最大似然估计（MLE）在隐半马尔可夫模型（HSMM）中的应用。文章介绍了最大似然估计的基本原理、似然函数的构建方法，以及如何通过EM算法进行参数优化。同时，针对实际应用中可能遇到的问题，如过拟合、局部最优和缺失数据处理，提供了相应的解决方案。此外，还结合语音识别、网络流量特征化和人体活动识别等案例，展示了HSMM模型的具体实现步骤，帮助读者全面掌握该技术的核心思想与实践技巧。
指数随机变量 泊松过程跳_随机变量概率分布函数汇总
weixin_29289821的博客
01-11 892
概率分布用以表达随机变量取值的概率规律，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式离散型分布：二项分布、多项分布、伯努利分布、泊松分布连续型分布：均匀分布、正态分布、指数分布、伽玛分布、偏态分布、贝塔分布一.伯努利分布伯努利分布只有两种可能的结果，1-成功和0-失败，具有伯努利分布特征的随机变量X可以取值为1的概率为p，取值为0的概率1-p，其中成功和失败的概率不一定相等成功的概率=0....
似然函数
游戏boy
12-31 1920
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。   似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。   概率 用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而 似然性 则是用于在已...
条件概率与似然函数
dullenx的博客
12-14 3065
概率密度与似然函数@TOC 概率密度函数(PDF: Probability Density Function)与似然函数（LF: Likelihood Function） 澄清概率密度函数（pdf）与似然函数（LF）的关系。参数估计中经常用到最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），其表达形式上与概率密度函数相同，但实际意义有所区别。
似然函数Likelihood Function
MaloFleur
08-29 597
关于似然函数，其实与“概率”差不多 在我的理解中，概率，是从已知的参数中来预测结果 而似然函数则是从结果中推理得到最适合的参数（使似然函数值最大） 例如最常见的抛硬币事件，我们都知道一枚硬币正面的概率是p0=0.5，反面为1-p0=0.5 那么抛出两个正面的概率就是P=0.25 而如果我们抛了两次硬币都是正面，那么这里我们假设p0=θ（0≤θ≤1） 则似然函数L(p0*p0)=θ2 为
似然函数解释
qq_51011530的博客
09-18 4893
似然函数（Likelihood Function）是统计学中用于估计模型参数的一种函数。它描述了在给定模型参数的情况下，观测到当前数据的概率。简单来说，似然函数衡量的是模型参数值与数据之间的匹配程度。似然函数的值越大，表示在当前参数下数据出现的可能性越大。假设我们有一个参数为θ\thetaθ的模型，观测到的样本数据为Xx1x2xnXx1​x2​xn​，那么似然函数Lθ∣XLθ∣XLθ∣XPX∣θLθ∣XPX∣θX。
数学基础-似然函数
我要做全栈
08-07 9099
一、简介 似然和概率的区别： 概率：特定条件下某个事件发生的可能性； 事件发生之前 已知环境参数 根据环境推测结果 似然：根据结果推测事件发生的可能环境 事件已经发生 环境参数未知 根据结果推测环境参数 条件概率：已知θ\thetaθ，xxx的概率 p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ) 似然函数：已知xxx，参数为θ\thetaθ的概率 L(θ∣x)L(\theta|x)L(θ∣x) 条件概率和似然函数在数值上是相等的，即： L(θ∣x)=p(x∣θ)L(\theta|x)=p(x|\th
GWAS中的后验概率
最新发布
04-24
计算后验概率需要先验概率和似然函数。先验概率可能需要根据已有的知识设定，比如某个SNP属于因果的概率。然后通过贝叶斯定理计算后验概率。具体公式可能是后验概率等于（似然乘以先验）除以证据。 应用方面，后验...
【Stata中的贝叶斯统计分析】：概率背后的逻辑与应用
![【Stata中的贝叶斯统计分析】：概率背后...接下来，论文详细讲解了在Stata中实现贝叶斯统计的实践操作，如工具安装、先验设定、线性回归和逻辑回归分析，并对结果进行解释和验证。最后，论文通过案例研究展示了贝叶斯
贝叶斯统计在数据分析中的应用：理论与实践的融合
11-10
在贝叶斯统计中，后验概率是在给定数据（证据）的条件下假设的条件概率，而先验概率则是没有考虑数据前对假设的主观评估。通过这种方法，贝叶斯统计为不确定性问题提供了一种直观的处理方式。 与频率统计学相比，...
先验概率与后验概率 ，似然与条件概率
redredblue的博客
03-07 4337
P(A)是一种先验概率 P(B|A) 类条件概率. 贝叶斯公式的解释：如果我们把事件A看做'结果',把诸事件B1,B2...看做导致这个结果的可能的'原因',则可以形象地把全概率公式看做成为'由原因推结果';而贝叶斯公式则恰好相反,其作用于'由结果推原因':现在有一个'结果'A以发生,在众多可能的'原因'中,到底是哪一个导致了这结果" 后验概率,是一种果因概率,即在一个结果已经发...
基础概念--似然、似然函数
莫比的博客
03-02 2024
通过似然就可以得到在当前观测样本结果和分布假设的前提下，各个分布参数出现的概率，找到一个能够使得这种概率最大的，我们就可以将分布参数估计出来了。换句话说，似然度量了在已知观测数据的情况下，对于模型参数的可能性。所以极大似然估计就是在当前假设的分布下，根据已知的观测样本，求解一组最有可能的模型参数，使得模型在当前的参数组合下得到最大的可能性。而似然函数则是描述了在已知观测数据的情况下，模型参数的可能性分布。概率和似然刚好是分布的两个方面，样本是分布所表现出来的现象（结果），分布参数是分布内在的本质（原因）。
【基础知识-概率论】似然、似然函数、极大似然估计（最大似然估计）
HMTeen
03-26 1562
在已知一些参数的情况下，预测接下来结果的可能性在，通过环境中的参数，预测事件发生的概率。
似然函数(转载于维基百科)
优雅黑曼巴的专栏
12-18 2439
似然函数 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到
先验概率、后验概率、似然估计、条件概率
zkyxgs518的博客
01-21 2884
     此为Bayesian先生，敬仰吧，同志们！       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”。  ...
深度学习-条件概率和似然估计
godme
11-15 899
家里几口人 当你看到一户人家里面的人，你能知道这个家庭有几口人么？ 时间 人数 早上 3 中午 0 傍晚 2 晚上 7 昨晚人到齐了么 晚上都回来了么 来了几个客人呢 … 片面的认知 大象像什么 如同盲人摸象一样，大象感觉总是四不像： 大象像柱子 大象像蒲扇 大象像堵墙 大象像麻绳 … 这种以偏概全的方法肯定招徕不少耻笑，不过承认自己的局限，效果就不...
机器学习 - 需要了解的条件概率、高斯分布、似然函数
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-07 1145
似然函数是连接数据与参数的桥梁，通过“数据反推参数”的逆向思维，成为统计推断的核心工具。理解它的关键在于区分“参数固定时数据的概率”与“数据固定时参数的合理性”，这种视角转换是掌握现代统计学和机器学习的基础。
Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selecti2
tangxianyu的博客
11-13 785
第三节主要以理论推导为主，主要是为了推导出最大条件似然问题可以近似为最小化条件互信的问题： arg⁡max⁡θL(θ,D)=arg⁡min⁡θI(Xθ~;Y∣Xθ) \arg\max_{\theta}\mathcal{L}(\theta,\mathcal{D})=\arg\min_\theta I(X_{\tilde\theta};Y|X_\theta) argθmax​L(θ,D)=argθmi...
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