【算法知识】先验分布、后验分布、似然估计

最新推荐文章于 2025-09-25 11:41:59 发布
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#算法 #先验分布 #后验分布 #似然估计 #概率

本文深入探讨了概率论中先验概率、后验概率及似然估计的概念，这些概念是理解机器学习算法如贝叶斯分类器的基础。通过生动的例子解释了因果关系如何影响我们对世界的预测和理解。

瓜熟蒂落，皆是因果；因果循环，报应不爽。

先验概率

在结果发生前就开始猜的，根据历史规律确定原因 （交通方式）的概率分布即 先验概率。

后验概率

预先已知结果（路上花的时间），然后根据结果估计（猜）原因（交通方式）的概率分布即 后验概率。

似然估计

先定下来原因，根据原因来估计结果的概率分布即 似然估计。根据原因来统计各种可能结果的概率即似然函数。

贝叶斯建模：从先验合理性到后验分布
gongdiwudu的专栏
11-07 3630
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【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式 （Prior Distribution Posterior Distribution and Bayesian Formula）
Shen Mu Xin's Blog
12-06 1322
在了解了条件概率之后，来推导贝叶斯公式（Bayesian Formula），对于条件概率。是决定样本分布的参数（可以理解为原因），其中各个量的理解如下。的后验分布，它集中了总体、样本和先验等三种信息有关。为了进行贝叶斯公式的简单推导，在推导之前先介绍。的认识，之间的差异是由于样本的出现后对。可以看作用总体信息和样本信息对先验分布。发生的条件下发生的概率可以记为，被称为样本（可以理解为结果），认识的一种调整，所以后验分布。可以将上述贝叶斯进行改写，
先验分布、后验分布、共轭先验分布
u014689510的博客
12-19 5929
1、先验信息        在抽取样本之前，人们对所要估计的未知参数所了解的信息，通常称为先验信息. 某学生通过物理试验来确定当地的重力加速度，测得的数据为(m/s²): 9.80,  9.79,  9.78,  6.81,  6.80 试求当地的重力加速度. 解：用样本均值估计其重力加速度应该是合理的，即 x平均 = 8.596 由经验可知，此结果是不符合事实的。在估计之前我们
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先验、后验、似然
weixin_44966641的博客
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先验、后验、似然
先验，后验和似然
hydrophone的博客
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第一篇博客，随便写点正在看的东西，从简单的开始咯。 突然间发现，怎么这些经常看到的词汇我对他们并没有自己认为的那么了解，知道他是谁，却不知道怎么去区分和使用。本文主要介绍的就是这样让我总是分辨不清的三兄弟：先验、后验和似然。首先从概率上去认识，那么他们对应的分布啊，函数啊，以及衍生的其他就能更清楚地区分了。 在介绍各自区别之前，现在脑海中有这么两个概念：状态、参数（或者事件、结果）。
[AI算法][机器学习]：一文就够了-先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解
Bin_Dut的博客
03-20 3056
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最新发布
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本文系统介绍了概率分布拟合中的三种核心方法：最大似然估计（ML）、最大后验估计（MAP）和贝叶斯方法。通过单变量正态分布、分类分布及伯努利分布的实例，详细阐述了各方法的原理、公式推导与实际应用差异。重点对比了不同方法在数据量、先验信息和计算复杂度下的表现，并提供了实际问题的求解示例，如贝叶斯模型选择与证据计算。文章强调贝叶斯方法在小样本下预测更稳健，MAP能有效引入先验知识，而ML适用于大数据无先验场景，为实际建模提供了清晰的方法选择指南。
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