先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系 | 您所在的位置:网站首页 › 先验概率后验概率 › 先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系 |
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,这个就叫做条件概率 。也就是P(堵车|交通事故)。这是有因求果。 如果我们已经出了门,然后遇到了堵车,那么我们想算一下堵车时由交通事故引起的概率有多大, 那这个就叫做后验概率 (也是条件概率,但是通常习惯这么说) 。也就是P(交通事故|堵车)。这是有果求因。 下面的定义摘自百度百科: 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. 后验概率是指依据得到"结果"信息所计算出的最有可能是那种事件发生,如贝叶斯公式中的,是"执果寻因"问题中的"因". 那么这两个概念有什么用呢? 最大似然估计我们来看一个例子。 有一天,有个病人到医院看病。他告诉医生说自己头痛,然后医生根据自己的经验判断出他是感冒了,然后给他开了些药回去吃。 有人肯定要问了,这个例子看起来跟我们要讲的最大似然估计有啥关系啊。 关系可大了,事实上医生在不知不觉中就用到了最大似然估计(虽然有点牵强,但大家就勉为其难地接受吧^_^)。 怎么说呢? 大家知道,头痛的原因有很多种啊,比如感冒,中风,脑溢血...(脑残>_ |
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