贝叶斯、先验估计、后验估计、最大似然估计、最大后验估计

最新推荐文章于 2025-07-07 11:50:05 发布
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分类专栏： PGM 文章标签： ML MAP
本文深入浅出地讲解了概率论中的几个关键概念，通过实例和图表帮助读者更好地理解和掌握这些概念的应用。适合初学者及需要复习概率论基础知识的人群。

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先验概率、后验概率以及共轭先验
白马负金羁
05-11 3万+
在贝叶斯学派的观点中，先验概率、后验概率以及共轭先验的概念非常重要。而在机器学习中，我们阅读很多资料时也要频繁地跟他们打交道。所以理清这些概念很有必要。本文将通过几个例子详细解释关于先验概率、后验概率、Gamma函数、Beta分布以及共轭先验等概念。
详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解
热门推荐
nebulaf91的博客
05-31 33万+
声明：本文为原创文章，发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载，但请务必保留本信息，注明文章出处。 本文作者: nebulaf91 本文原始地址：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很
先验 后验 似然估计
t20134297的博客
07-14 1191
对未知参数x的先验信息 用一个分布形式来表示，此分布称为未知参数的先验分布。 结果 是由 某个原因 导致的 概率 就是 后验概率。 似然估计是根据 原因 推测 该原因 导致 结果 发生 的概率。 ...
先验 后验 似然 最大似然估计和最大后验估计
weixin_33785972的博客
05-08 586
1.https://blog.youkuaiyun.com/qq_23947237/article/details/78265026 分别解释了先验概率，后验概率，似然函数，还讲了最大似然估计和最大后验估计。 2.https://blog.youkuaiyun.com/qq_40213457/article/details/82502105 最大似然和最大后验讲的挺好的，MAP就是在MLE上加一个先验概率，或MLE就是将...
最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计的对比
weixin_30845171的博客
07-27 353
1、贝叶斯公式 　　这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式： 　　　　 　　每一项的表示如下： 　　　　 　　posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。 　　likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现。 　　prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分...
后验-先验-似然估计-贝叶斯公式-机器学习之朴素贝叶斯算法
Peace
02-26 3953
无常的估计 后验、先验、似然估计 概念： 1.后验（知果求因） 假设，隔壁小哥要去15公里外的一个公园，他可以选择步行走路，骑自行车或者开车，然后通过其中一种方式花了一段时间到达公园。这件事中采用哪种交通方式是因，花了多长时间是果。 假设我们已经知道小...
贝叶斯公式及最大似然估计的理解与应用
09-22
内容概要：本文深入解析先验概率与后验概率的概念，并介绍了它们与似然函数、贝叶斯公式的相互关系。通过对具体实例的应用讲解，使得最大似然估计成为解决分类决策等问题的有效工具。文中还提供了具体的数学计算方式...
最大似然估计与最大验后估计
11-27
最大似然估计与最大后验估计 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种统计学方法，用于估计模型参数。它的基本思想是：给定观察数据，找出使该数据出现的概率最大的模型参数。MLE 方法的优点是...
EM.rar_EM聚类算法_em参数估计_参数后验估计_最大后验估计_最大期望算法
09-23
EM算法，全称为Expectation-Maximization（最大期望算法），是一种在含有隐变量的概率模型中寻找参数的最大似然估计或最大后验估计的有效方法。它主要用于处理数据中有未观察到的（隐藏的）变量的情况，这在机器学习...
最大后验（Maximum a Posteriori，MAP）概率估计详解
01-20
总结来说，最大后验概率估计是通过结合贝叶斯定理和最大似然估计，利用先验知识对模型参数进行更合理的估计。这种方法在处理复杂问题时特别有用，因为可以有效地整合已有的领域知识，提高模型的预测性能。在实际应用...
“‌先验状态估计‌”和“‌后验状态估计‌”
最新发布
xuukai的博客
07-07 477
在卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其相关算法中，“‌‌”和“‌‌”是两个核心概念，它们代表了状态估计过程中的两个关键步骤。理解它们的区别对掌握卡尔曼滤波至关重要。
先验 & 后验 & 似然估计
darren_pty
12-02 902
概率论
先验与后验概率区别
hjya828的专栏
01-09 1653
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
先验分布、后验分布、似然估计、贝叶斯估计、最大似然估计
十一月廿七风雨大作
08-30 6577
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。   若老王花了一个小时的时间完成了10公里的距离，那么很大可能是骑车过去的，当然也有较小可能老王是个健身达人跑步过去的，或者开车过去但是堵车很严重。若老王一共用了两个小时的时间完成了
贝叶斯公式的理解（先验后验的区别）和极大似然估计
abc200941410128的博客
09-13 8030
目录一、贝叶斯公式的理解1、条件概率2、全概率公式3、贝叶斯公式4、先验概率和后验二、极大似然估计例子参考文章： 一、贝叶斯公式的理解 一直容易把最基础的贝叶斯公式里的概念搞混（主要是先验后验）。先上核心知识，贝叶斯公式是 P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) 贝叶斯公式就是当已知结果，问导致这个结果的第i原因的可能性是多少？执果索因！ 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,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现.（一般在计算中已知的原因和结果就是先验） 后验概率是指依据得到"结
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
guohecang的博客
08-25 4万+
参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我们假设我们观察的变量是x，观察的变量取值（样本）为，要估计的参数是，x的分布函数是（我们用条件概率来显式地说明这个分布是依赖于取值的）。实际中，x和都可以是几个变量的向量，这里我们不妨认为它们都是标量（theta若是标量求导，若是向量求偏导）。这里的p(x|θ)可以是高斯分布或其他分布。
贝叶斯公式的理解（先验概率/后验概率）
愿你远行千里，归来仍是少年
06-22 5万+
原文：贝叶斯公式的直观理解(先验概率/后验概率) 前言 　　以前在许学习贝叶斯方法的时候一直不得要领,什么先验概率,什么后验概率,完全是跟想象脱节的东西,今天在听喜马拉雅的音频的时候突然领悟到,贝叶斯老人家当时想到这么一种理论前提可能也是基于一种人的直觉. 下面的定义摘自百度百科： 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,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现. 后验概...
贝叶斯统计——先验分布与后验分布
weixin_44293582的博客
07-27 3万+
文章目录1.贝叶斯统计1. 先验分布与后验分布三种信息2. 贝叶斯公式 1.贝叶斯统计 参考文献： 第1章贝叶斯统计原理及方法 由于实际解决问题需要，这里只介绍贝叶斯统计的先验分布以及后验分布，在正式介绍之前介绍一下贝叶斯统计学派以及其基本引入知识。 1. 先验分布与后验分布 三种信息 经典学派的观点：统计推断是根据样本信息对总体分布或总体的特征数进行推断，这里用到两种信息：总体信息和样本信息； 贝叶斯学派的观点：除了上述两种信息以外，统计推断还应该使用第三种信息：先验信息。 总体信息，即总体分布或总体所属
贝叶斯学派，先验概率，后验概率，贝叶斯估计
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
04-17 969
最近paper上看到了很多贝叶斯估计的问题，总结一下网上的贝叶斯估计相关知识。 贝叶斯公式： 最大似然估计： 实际上是求了红线框起来的部分 最大后验估计： 实际上是去求了红线框起来的部分。比最大似然估计多了一个参数的概率，认为参数也有概率。最大后验估计（maximum a posteriori estimation，MAP），它与极大似然估计最大的区别就是，它考虑了参数本身的分布，也...
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