先验概率/后验概率不再混淆

先验概率/后验概率初学者容易混淆。

什么是先验？什么是后验？

先验概率通俗讲，是根据历史经验或者推断，在时间发生之前的推断。比如，抛硬币理论上正面概率是0.5，比如在疾病检测呈阳性的情况下，要确定患病的概率，此时已知全体人群的患病比例、检测的精度就是先验概率。先验就是“未卜先知”。

A priori probability is a probability that is derived purely by deductive reasoning.
In Bayesian inference a priori denotes general knowledge about the data distribution before making an inference, while a posteriori denotes knowledge that incorporates the results of making an inference. .
先验概率是纯粹有演绎推理获得概率。在贝叶斯定理中，先验表示在进行推理之前关于数据分布的一般知识，而后验概率表示进行推理的结果的知识。（维基百科）

• 先验是数据分布的一般知识，也可以是假设的数据分布规律，先验可以是合理的假设，对后验概率起一定程度（与强度相关）修正作用。

• 对于贝叶斯定律，先验概率在等式右边，是“因”，后验概率出现在等式左边是“果”。

实际使用及对应的含义理解

• 正则化应用
  从先验角度理解L1正则化权重稀疏。回归采用采用L2正则化，即假设了权重分布具有高斯分布特征，采用L1分布假