机器学习基础知识回顾 – 先验概率和后验概率
发布时间：2016-02-27 栏目：机器学习 评论：0 Comments
先验概率
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,它往往作为”由因求果”问题中的”因”出现.
先验概率的分类
利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为客观先验概率； 当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率.
先验概率的条件
先验概率是通过古典概率模型加以定义的,故又称为古典概率.古典概率模型要求满足两个条件：(1)试验的所有可能结果是有限的;(2)每一种可能结果出现的可能性(概率)相等.若所有可能结果的总数为n,随机事件A包括m个可能结果.
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后验概率
后验概率是信息理论的基本概念之一.在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率.
简介 ‘后验概率’ 相关的学术图片后验概率是指在得到”结果”的信息后重新修正的概率,如贝叶斯公式中的,是”执果寻因”问题中的”因”.先验概率与后验概率有不可分割的联系,后验概率的计算要以先验概率为基础
用到这两个概念的地方：
- 朴素贝叶斯方法
- 极大后验概率估计
- （神经网络）贝叶斯方法
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