获得了知识（条件）后的概率称为后验概率 对先验概率的个性化调整

最新推荐文章于 2022-07-27 21:49:02 发布
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本文深入探讨了如何通过后验概率来评估机器运行状况和垃圾邮件的筛选过程。通过分析每件产品的合格率和调整频率，可以预测机器可能出现的故障；在垃圾邮件过滤中，修改先验概率有助于提高筛选准确率。文章详细阐述了这一原理及其应用。

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有了后验概率我们就能对机器的情况有进一步的了解。
如果某天的第一件产品是合格的，那可能今天早晨调整好的概率高。机器故障低
如果某天的后验概率低，则发生某种’故障‘的概率就会比较大。
然后每生产一件。。。就会计算出一个后验概率，这样  就可以预测机器故障了。是否需要检查机器。


下面垃圾邮件过滤中，修改的先验概率就是指，修改这个为增加信息的时候的95%

 

7、决策制定过程中的最大后验概率（MAP）推理机制
meat5的博客
06-02 10
本博文深入探讨了最大后验概率（MAP）推理机制在脑-机接口（BCI）系统中的应用，重点介绍了其在决策制定过程中如何融合语言模型的上下文信息与脑电图（EEG）证据以提高准确性。文章详细描述了MAP的基本原理、具体实现步骤以及其在RSVP任务和其他应用场景如自适应自动化系统、虚拟现实导航辅助和康复训练中的实际应用。此外，还讨论了多模态融合、深度学习模型、自适应滤波及个性化调整等优化策略，展示了MAP推理机制显著提升系统性能的能力。
27、先验信息在接触势最小化中的作用
alpha的博客
06-25 23
本博文探讨了先验信息在接触势最小化中的关键作用，介绍了接触势的基本概念及其在蛋白质结构预测中的重要性。通过结合已有生物学知识、实验数据和优化算法（如分布估计算法和进化算法），分析了先验信息如何提升接触势最小化的效率与准确性。同时，博文还展示了相关实验结果，并展望了未来研究方向，包括多源先验信息的融合、动态信息的利用以及深度学习的结合潜力。
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
【LDA】LDA主题模型笔记—主要是狄利克雷
qq_45721997的博客
06-04 979
d表示文章，z表示主题，w表示单词 这里意思是，狄利克雷先验分布 产生 一组 多项式分布集合 也就是说 狄利克雷分布 产生 主题分布 (也就是doc-topic分布)（超参数 α\alphaα情况下 ）贝叶斯思想中：先验概率+参数估计=后验概率在beta分布中 beta分布研究的是 “一个长度为k的乱序序列（序列中每个数符合均匀分布）中，第k个大的数满足什么分布”的问题。（链接中对应部分的含糊自我概括版）， 也就是说，对于序列中每个数，beta可以给出这个数的一个分布， 也就是说，对序列中的每个数，只要知道
一文读懂花式概率分布！多项/狄利克雷/先验/后验/共轭分布
weixin_43666478的博客
05-28 4200
一文读懂花式概率分布！多项/狄利克雷/先验/后验/共轭分布概念篇多项分布狄利克雷分布先验/后验共轭分布 概念篇 概率统计不仅是数学上的一个重要分支，在计算机领域尤其是机器学习深度学习方面也有着举足轻重的地位。一段时间不用，对各个概念的理解就又混沌在了一起，本文基于LDA话题模型对涉及到的相关概率分布进行了回顾和梳理。 多项分布 多项分布是一种多元离散随机变量的概率分布，是二项分布的扩展。 多项分布联合概率分布公式推导简单，在此略过（主要是排列组合的C(n,k)~李航老师的《统计学习方法》里可按需食用。
后验概率估计
The Shawshank Redemption
04-01 5501
0.引言 在谈后验概率估计之前，我们先回顾一下最大似然估计。最大似然估计的思想很简单，就是当前事件发生的概率要最大，由此得到未知参数。 然而最大似然估计有一个最大的问题就在于缺少先验知识，比如抛硬币，在样本量不足的情况下，硬币的正反次数比可能为8：2，然而先验知识告诉我们，正确的比例应该是5：5。在大样本条件测试下，最大似然估计的准确性会提高，但我们也的确会遇到样本不足的情况，此时，如果能够引入先验知识，无疑是有益的。 1.条件概率 后验概率(贝叶斯概...
放回抽样与不放回抽样
weixin_33801856的博客
08-02 1万+
考虑N个球，n白，其余黑，分别计算放回和不放回抽样时，第k次取出白球的概率。 放回：p=n/N 不放回：第一次必然是n/N            第二次：考虑到第一次可能取出白或黑，p=p(Np-1)/(N-1) + (1-p)Np/(N-1)=n/N            ……            第k次：p=n/N            或者这样考虑：按对称性，每个球及每个白球在...
贝叶斯后验优化：个性化排序算法BPR详解
BPR的优化方法基于后验概率的最大似然估计，这是一种统计学上的推理方法，它考虑了所有可用的信息，包括用户的行为数据和模型的先验知识。该方法允许算法在处理大量数据时，通过随机梯度下降或其他优化技术调整模型...
Probabilistic Matrix Factorization概率矩阵分解Python源代码
01-12
训练完成后，模型可以用来预测用户对未评分物品的评分，从而生成个性化的推荐。 **4. MovieLens数据集** MovieLens数据集由GroupLens研究小组提供，包含用户对电影的评级数据。在本项目中，`LoadData.py`可能负责...
全概率公式贝叶斯公式的应用及推广.docx
03-07
其中，P(Ai|C)是事件Ci发生后，我们对事件Ai发生的后验概率，而P(C|Ai)和P(Ai)分别是条件概率和先验概率。贝叶斯公式在实际应用中尤其有用，因为它允许我们根据新的证据或数据动态调整我们对不确定事件的信念。 在...
不放回抽样和放回抽样（抽相同数目的样本）每一个样本被抽中的概率是相等的
坚持的力量
03-24 1万+
比如50个人抽样,第一轮每个概率1/50,第二轮抽时每个没在第一轮被抽到的概率是49/50,然后还有现在被抽到的概率1/49,两个相乘=1/50.因为你并不知道第一轮哪个被抽到,算第二轮是还要考虑第一轮,第三轮（同理） 都是十分之一，有放回和无放回，如果不考虑具体内容，也就是没有任何前提的话，每一个用户被抽中的概率是相等的。 ...
狄利克雷过程（dirichlet process ）的五种理解
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Xianling Mao的专栏
03-11 8万+
狄利克雷过程（dirichlet process ）是目前变参数学习（non parameter）非常流行的一个理论，很多的工作都是基于这个理论来进行的，如HDP（hierarchical dirichlet process）。 下面我们谈谈dirichlet process的五种角度来理解它。 第一种：原始定义：假设存在在度量空间\Theta上的分布H和一个参数\alpha，如果对于度量空间
先验概率与后验概率的区别（老迷惑了）
OUYANG_LINUX007的专栏
05-14 7万+
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
概率论的学习整理5：贝叶斯（bayes）法则和贝叶斯概率
奔跑的犀牛先生
07-27 6709
贝叶斯公式, bayes, 贝叶斯原理， 先验概率， 后验概率，
不平衡数据集过（欠）采样后预测概率的调整
nickzzzhu的博客
11-07 4248
很多机器学习算法无法在不平衡样本上取得很好地效果，这是由于其损失函数在判定正负样本损失时没有考虑到样本不均衡导致的。比如逻辑回归的损失函数： 这里没有加入正则项，但也可以看出对于正负样本预测错了的惩罚是一样的，当样本非常不均衡时，这个损失函数可能导致分类器输出结果全都是占比较大的样本：如99%都是正样本，1%是负样本，则学习出来的结果可能是不管扔进去什么数据，分类器一律预测为正样本，因为这样...
先验概率和后验概率_贝叶斯方法理解（1）— 从先验到后验
weixin_39973410的博客
12-04 3358
这一学期学了贝叶斯统计，因此想在这里结合上课内容和个人的理解做一个总结。我将把所有内容拆分为几个部分分别展开，如有问题，还请大家不吝赐教。第一篇主要聊一聊贝叶斯学派和频率学派的区别，以及一些贝叶斯方法最重要的概念，后验分布的计算。引言贝叶斯方法和频率学派方法的区别，能找的的比较多的解释是，“他们看待世界的方式不相同，获得了一组随机样本，频率学派认为总体的参数是不变的，样本是随机获取的；而贝叶斯学派...
贝叶斯公式理解（先验概率/后验概率）
loving_coco的博客
07-31 4万+
转载自https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html （1）条件概率公式         设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：                      P(A|B)=P(AB)/P(B)   （2）乘法公式        ...
先验概率与后验概率浅析
Damion
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...
基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目-使用QCamera类实现摄像头视频流捕获-将每帧图像实时显示在QLabel控件上-通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层-支.zip
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