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

贝叶斯公式的直观解析

最新推荐文章于 2025-09-29 14:12:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-29 14:12:08 发布 · 558 阅读

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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。

贝叶斯公式的直观理解(先验概率/后验概率)
先验概率、后验概率、似然估计，似然函数、贝叶斯公式
 先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系

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似然函数

游戏boy

12-31

1978

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

3161

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。

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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

1339

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。

似然函数Likelihood Function

MaloFleur

08-29

629

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

6362

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Xx1x2xnXx1x2xn，那么似然函数Lθ∣XLθ∣XLθ∣XPX∣θLθ∣XPX∣θX。

贝叶斯估计实战手册：如何在Weibull分布中实现从先验到后验的转化

![贝叶斯估计实战手册：如何在Weibull分布中实现从先验到后验的转化]...文章详细构建了适用于Weibull模型的先验分布体系，分析了不同先验信息对后验估计的影响，并基于共轭关系推导了后验分布的解析形式，同

13、概率图模型：贝叶斯网络与马尔可夫随机场

最新发布

soda5的博客

09-29

本文深入介绍了概率图模型中的两种核心框架：贝叶斯网络（BNs）和马尔可夫随机场（MRFs）。贝叶斯网络通过有向无环图建模变量间的因果关系，支持局部与全局条件独立性的分析，并可通过祖先采样进行高效推理；而马尔可夫随机场利用无向图刻画变量间的相互兼容性，适用于图像处理等场景，但因配分函数的存在导致计算复杂度较高。文章详细阐述了两者的定义、独立性判断方法、学习流程及实际应用案例，并对比了其建模特点与适用场景，最后展望了其在人工智能与深度学习融合中的潜力。

GWAS中的后验概率

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...

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。

概率统计核心知识点与常用分布解析

点估计部分系统介绍了矩估计法与极大似然估计法（MLE），后者通过最大化似然函数或对数似然函数并求导解方程获得参数估计值，同时强调判断估计量优良性的准则：无偏性（期望等于真值）、相合性（样本增大时依概率...

数学基础-似然函数

我要做全栈

08-07

9159

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

先验概率与后验概率 ，似然与条件概率

redredblue的博客

03-07

4368

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

2249

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

1669

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

2488

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

2933

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

954

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...

Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selecti2

tangxianyu的博客

11-13

814

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) argθmaxL(θ,D)=argθmi...