先验概率、后验概率、全概率

最新推荐文章于 2024-08-26 14:34:29 发布
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#先验概率

本文深入浅出地解释了先验概率、后验概率和全概率的概念。先验概率是在事情发生前根据经验得出的概率，如抛硬币正面向上概率为0.5；后验概率是在事情发生后，判断其由某种原因引起的可能性，例如没去学校是因为生病还是自行车坏了；全概率则考虑了所有可能原因导致某一事件发生的总概率。

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1、先验概率

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。

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。

2、后验概率

事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发生时由哪个原因引起的概率。
比如今天你没去学校，原因有两个，可能是生病了，也可能是自行车坏了。然后上课时老师发现你没来。计算生病了没来学校的概率和自行车坏了没来学校的概率。

3、全概率

假如时间A的发生有B1,B2,...,Bm一共m种原因，那么全概率公式就是：

 

贝叶斯法则,先验概率,后验概率,最大后验概率
weixin_30325793的博客
03-19 3185
1.贝叶斯法则机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。先验概率反映了...
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。
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 2354
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
先验概率和后验概率
高雅的博客
04-27 792
先验概率和后验概率 ： 　　先验概率和后验概率的概念是相对的，后验的概率通常是在先验概率的基础上加入新的信息后得到的概率，所以也通常称为条件概率。比如抽奖活动，5个球中有2个球有奖，现在有五个人去抽，小明排在第三个，问题小明抽到奖的概率是多少？初始时什么都不知道，当然小明抽到奖的概率P( X = 1 ) = 2/5。但当知道第一个人抽到奖后，小明抽到奖的概率就要发生变化，P(X = 1| Y1 ...
先验概率 后验概率
xiaohuihui1994的博客
12-01 631
贝叶斯公式： P(y|x) = ( P(x|y) * P(y) ) / P(x) 这里： P(y|x) 是后验概率，一般是我们求解的目标。 P(x|y) 是条件概率，又叫似然概率，一般是通过历史数据统计得到。一般不把它叫做先验概率，但从定义上也符合先验定义。 P(y) 是先验概率，一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。 P(x) 其实也是先验概率，只是在贝叶斯的很多应用中不重...
先验概率与后验概率
qq_36950065的博客
02-16 511
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
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
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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
什么是先验概率？什么是后验概率？
羊老羊
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先验概率 后验概率
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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。
最大后验概率算法+MATLAB_MATLAB_Regularization_最大后验概率算法
07-14
最大后验概率估计可以看作是规则化（Regularization）的最大似然估计。
先验概率、后验概率、似然函数
William Zhao's notes
10-06 1万+
直接看我这篇文章更清楚   搬运了网页各处的解释，有点意思 一、先验概率 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· 中文名 先验概率 外文名 prior probability 分    类 客观先验概率，主观先验概率 释    义 根据以往经验和分析得到的概率 又   ...
机器学习中数学(10)——先验概率,后验概率,似然函数和极大似然估计
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07-21 2081
前言 读论文的时候总是碰到什么先验概率，后验概率，似然，总是搞不懂是什么意思，今天决定集中学习一下，并在此记录。 基本概念 先了解几个基本的概念： 先验概率： 是指根据以往经验和分析得到的概率。 后验概率：事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，即执果求因。 基础公式 联合概率公式：p(x,y)=p(x|y)p(y)=p(y|x)p(x)p(x,y)=p(...
先验概率和后验概率理解
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对于统计学只是皮毛认识，在学校时根本不重视，如今机器学习几乎以统计学为基础发展起来的，头疼的紧，如今还得琢磨基础概念。 1、我自己的理解： 1）先验：统计历史上的经验而知当下发生的概率； 2）后验：当下由因及果的概率； 2、网上有个例子说的透彻： 1）先验——根据若干年的统计（经验）或者气候（常识），某地方下雨的概率； 2）似然——下雨（果）的时候有乌云（因/证据/观察的数据）的概率，...
先验概率与后验概率浅析
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07-23 2803
先验概率和后验概率 先验（Apriori；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 1 先验概率 袋子中有5个红球，3个白球，现在去抓一...
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
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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。
【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 9095
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？
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07-18 1706
通常称各“原因”的概率称为先验概率，“结果”B发生的条件下各“原因”的概率称为后验概率，前者往往是根据以往的经验确定的一种主观概率，而后者是在结果B发生之后对原因的重新认识。 也就是说，贝叶斯公式就是利用先验概率去求后验概率。 ...
先验概率，后验概率
jacke121的专栏
09-19 2919
先验概率，后验概率
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