先验概率,条件概率,后验概率

最新推荐文章于 2024-08-26 14:34:29 发布
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文章标签： 概率论
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本文深入浅出地解释了先验概率、条件概率和后验概率的概念，通过生动的例子帮助读者理解这三种概率的区别和联系。

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什么是先验概率 条件概率 和后验概率?

先验概率就是凭借统计或者常识或者其他手段先天就已经知道的概率,比如我知道冰皮今晚要看片的概率是0.8

 

条件概率,就是在冰皮要看片的条件下,冰皮Lol的概率是0.9

 

后验概率就是反向的条件概率, 就是冰皮lol了,反问一波冰皮今晚看片的概率.

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什么是先验概率？什么是后验概率？
羊老羊
12-22 1万+
先验概率 后验概率
先验概率、后验概率、条件概率的形象解释
fromoutsidethespace的博客
06-27 2178
先验概率是，以总的样本空间Ω为背景下，A事件发生的概率，P(A|Ω) 比如，在所有中国人里，玩王者荣耀的人占20%，P(√|Ω)=P(√)=20%，不玩的占80%，P(×|Ω)=P(×)=20% 条件概率指的是，在事件A发生的条件下，具有某特征x的概率P(x|A) 比如，在玩王者荣耀的人中，百分之40是女性P(female|√)=40%，百分之60是男性P(male|√)=60% 不玩王者荣耀的人种，百分之60是女性P(female|×)=60%，百分之40是男性P(male|×)=40% 后验概率指的是，
已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率
07-05
已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率
先验概率 / 后验概率 / 条件概率 / 全概率公式 / 贝叶斯公式
学习 & 分享 ~
10-27 2027
先验概率 / 后验概率 / 条件概率 / 全概率公式 / 贝叶斯公式
先验概率、后验概率、条件概率等
Lomo的博客
09-16 3772
先验概率：事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率：事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式与条件概率相同。 条件概率：条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。 数学期望：试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 似然函数：似然则.
先验概率、后验概率、条件概率
在水一方
11-24 2万+
今天看了 Larry Wasserman写的 All of Statistics中的第一章，第一章主要讲概率，其中最主要的就是贝叶斯公式。要了解贝叶斯公式，就得知道全概率公式： 通俗的讲，先验概率就是事情尚未发生前，我们对该事发生概率的估计，例如全概率公式中P(B)就是先验概率，求解方法有很多种，全概率公式是一种，也可以根据经验等，例如抛一枚硬币头向上的概率为0.5。 后验概率
先验概率，后验概率
温故而知新
07-11 4万+
关键字：一、先验概率1.1 定义直观理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。1.2 例子比如抛硬币，我们都认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。二、后验概率1.1 定义事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发...
机器学习——先验概率、后验概率、全概率公式、贝叶斯公式
fortune_cookie的博客
09-30 1万+
先验概率（prior probability）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"出现的概率。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的"果"。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。
似然概率、先验概率、后验概率和边缘概率
最新发布
weixin_47695827的博客
08-26 2192
概率类型定义应用场景似然概率给定输出时，关于参数的似然函数参数估计，特别是最大似然估计先验概率根据以往经验和分析得到的概率贝叶斯统计推断中的初始信念后验概率通过新信息修正后的先验概率贝叶斯统计推断中的更新信念边缘概率某个事件发生的概率，与其它事件无关多维随机变量的概率分析中，仅考虑某一维的概率分布这些概念在概率论、统计学和机器学习中都有着广泛的应用。
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
热门推荐
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。
先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然
Flyer
07-09 2352
先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然 总是搞混，这里总结一下常规的叫法： 先验概率： 事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率： 事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式与条件概率相同。 条件概率
【概率论】先验概率、联合概率、条件概率、后验概率、全概率、贝叶斯公式
Mr_health的博客
10-28 2万+
转载于：浅谈全概率公式和贝叶斯公式 先验概率 先验概率是基于背景常识或者历史数据的统计得出的预判概率，一般只包含一个变量，例如P(X)，P(Y)。 条件概率 条件概率是表示一个事件发生后另一个事件发生的概率，一般情况下X表示某一个因素，Y表示结果，表示在因素X的条件下Y发生的概率，即由因求果。 后验概率 验概率是由果求因，也就是在知道结果的情况下求原因的概率，例如Y事件是X引起的，那么...
条件概率和后验概率(Baum-Welch statistics)
zjm750617105的专栏
11-17 7170
来自知乎：https://www.zhihu.com/question/22905989 后验概率是一种条件概率，它限定了事件为隐变量取值，而条件为观测结果。 一般的条件概率，条件和事件可以是任意的。 比如： \begin{equation}\label{eq4}\gamma_{t}(c) = P(c | Y_{t}, \Omega)\end{equation}\begin{equation
一个例子搞懂条件概率、先验概率、后验概率、全概率公式和贝叶斯公式
寂寞才学习的博客
05-07 3万+
一、例子 这个例子是从网上看到的，感觉非常典型。可以用它来理解条件概率、先后验概率、全概率公式和贝叶斯公式，非常划算。 大概是一个这样的问题：有一个信号的发射端和接收端。发射端只发射A、B两种信号，其中发射信号A的概率为0.6，发射信号B的概率为0.4。当发射信号A时，接收端接收到信号A的概率是0.9，接收到信号B的概率是0.1。当发射信号B时，接收端接收到信号B的概率为0.8，接收到信号A的...
【基础数学】先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
devil_son1234的博客
10-17 9063
给定一个observation variable x(比如RGB图片)和latent variable z (比如是RGB图片经过encoder得到的latent feature)，假设我们想学习后验概率，但发现在实际中不易或不能求解，那么该如何求解这个后验概率？
概率论中的一些基础知识——条件概率 先验概率 后验概率 似然 概率分布函数 概率密度函数
gt362ll的博客
02-01 4916
1.条件概率 条件概率反应的是在给定A的条件下B的概率 由条件概率可得 由此还可以推出全概率公式，在全概率公式里，P(A)是所有P(AB_i)的求和，对应概率图表中A的偏概率 2.贝叶斯公式 贝叶斯公式由条件概率推出，我们假设要做一个分类任务，给出数据A求它的标签B，这就是公式左边。直接求解比较困难，所以贝叶斯公式可以把它转化成P(A|B)，即在标签B条件下是数据A的概率。 ...
先验概率，后验概率，类条件概率
weixin_41202638的博客
11-20 1786
我们先构造一个场景，在一个教室里有100个人，其中60个男生，40个女生。这时候我们随机挑选一个人，那此人是男生的概率是 0.6 (先验概率），是女生的概率是0.4（先验概率）。令A是男性，B是女性。即P(A)=0.6, P(B)=0.4.这个数据是通过统计算出来的。 这时候我们在这个教室里，选取第二个特征——身高。假设一个人身高大于170cm表示为X，身高小于等于170表示为Y。 已知一个人是男生，身高大于170的概率，表示为P(X,A)，类条件概率，这也是可以通过统计计算的。 最后一种情况，已知一
怎么理解:先验概率和条件概率计算得到后验概率
05-23
先验概率是指在考虑任何数据之前，我们已经知道的某个事件发生的概率。条件概率是指在已知某些条件下，某个事件发生的概率。后验概率是指在获得新的数据或信息后，我们更新先前的先验概率，得到新的对某个事件发生概率的估计值。 先验概率和条件概率可以使用贝叶斯公式来计算后验概率。贝叶斯公式是一个基本的概率公式，它表明后验概率与先验概率和条件概率之间的关系。具体来说，贝叶斯公式为： P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) 其中，P(A) 是先验概率，P(B|A) 是给定 A 条件下 B 的条件概率，P(B) 是归一化常数，也就是使得所有可能的 A 的概率和为 1。使用贝叶斯公式，我们可以根据已知的先验概率和条件概率，计算出新的后验概率。
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