先验概率专题
概率论(一)-概率论的基本概念：样本空间、随机事件、和事件、积事件、互斥事件、对立事件、频率、概率、加法定理、等可能概型、条件概率、乘法定理、全概率公式、贝叶斯公式、先验概率、后验概率、相互独立性
1 随机试验 2 样本空间、随机事件 3 频率与概率 4 等可能概型（古典概型） 5 条件概率 6 独立性
似然概率、先验概率、后验概率和边缘概率
似然概率、先验概率、后验概率和边缘概率是概率论和统计学中的几个重要概念，它们各自具有不同的定义和应用场景。 似然概率 似然概率（Likelihood Probability）或似然函数在统计学中是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率，即L(θ|x)=P(X=x|θ)。简单来说，似然概率就是当我们有一组数据x时，选择某
先验概率、后验概率、似然函数的理解
注释：最近一直看到先验后验的说法，一直不懂，这次查了资料记录一下。 1.先验和后验的区别： A.简单的了解两个概率的含义 先验概率可理解为统计概率，后验概率可理解为条件概率。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
贝叶斯公式中的先验概率、后验概率、似然概率
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先验概率、后验概率、最大似然估计（MLE）
本文假设大家都知道什么叫条件概率了（P(A|B)表示在B事件发生的情况下，A事件发生的概率）。 先验概率和后验概率 教科书上的解释总是太绕了。其实举个例子大家就明白这两个东西了。 假设我们出门堵车的可能因素有两个（就是假设而已，别当真）：车辆太多和交通事故。 堵车的概率就是先验概率 。 那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故，那么我们想算一下堵车的概率，这个就叫
先验概率 后验概率 似然 极大似然估计 极大后验估计 共轭 概念
http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/8034184 最近在看LDA，里面涉及到 狄利克雷的概念，为了把这个事情搞明白，查了一些相关概率知识， 举个例子，掷硬币，伯努利实验 中随机变量x={正面,背面}，正面的概率μ为模型参数，假定做了N次试验，Data 中观察序列为X={正面，正面。。。。反面}，正面的次数为k，服从二项分布:p(
先验概率、最大释然估计(MLE)与最大后验估计(MAP)
前言 在数据分析和机器学习中，估计是一个很重要的内容，这里着重介绍下极大似然估计与极大后验估计。 最大似然估计(MLE) 最大似然估计是模型已定，参数未定时的一种估计方法。比如说对于抛硬币而言，模型已定，可以看做是多个伯努利实验，我们所不知道的是这个硬币正面朝上的概率 p p，所以我们的任务就是估计pp的值。极大似然估计的思想是，对于已经给定的一些观测数据，参数 p p的取值应使得取
条件概率、全概率、先验概率、后验概率
** 前言 ** 条件概率，全概率，先验概率，后验概率这么多的定义，以前是几乎遇见一次都要百度一次，一看就会，然而没有做好总结下一次还是会忘掉，好记性终究敌不过烂笔头，这次做个总结，一劳永逸，个人愚见，请大家不吝赐教。 ** 1.条件概率 ** 首先上定义 ：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发生的条件概率为： P(A|B)=P(AB)/P(B)
先验概率、似然函数、后验概率、贝叶斯公式
转自：http://www.sigvc.org/why/book/3dp/chap10.8.1.htm 联合概率的乘法公式： （如果随机变量是独立的，则） 由乘法公式可得条件概率公式：， 全概率公式：，其中 （，则可轻易推导出上式） 贝叶斯公式： 又名后验概率公式、逆概率公式：后验概率＝似然函数×先验概率/证据因子。解释如下，假设我们根据“手臂是否很长”这个随机
先验概率、后验概率、似然函数
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