先验概率先验概率 ( Prior probability)先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p, 在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性.后验概率后验概率 ( posterior probability) 后验概率可以根据通过Bayes定理,
一、频率学派和贝叶斯派1. 频率学派他们认为世界是确定的。也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，这个值就是该事件的概率。
参数估计方法-极大似然估计（MLE）
特点：这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。2. 贝叶斯学派认为世界是不确定的，对世界先有一个预先的估计，然后通过获取的信息来不断调整之前的预估计。
参数估计方法-最大后验概率估计(MAP)
特点：在先验假设
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2024-01-17 16:33:28
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维基百科，自由的百科全书在统计学中，最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。 假设我们需要根据观察数据 估计没有观察到的总体参数 ，让 作为 的采样分布，这样 就是总体参数为 时 的
最大后验估计（MAP）最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，最大区别是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，回顾上篇中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为：现在，假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对于θ的后验分布如下式所示：（贝叶斯公式
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2024-01-10 16:24:01
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最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，但是最大的不同时，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先，我们回顾上篇文章中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为： 
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2023-09-25 10:55:07
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# 最大后验估计（MAP Estimation）在Python中的应用
最大后验估计（Maximum A Posteriori Estimation，简称MAP）是一种估计模型参数的统计方法。它结合了先验分布与观测数据，通过最大化后验分布来得到参数的最优值。在许多机器学习和统计分析中，MAP估计被广泛应用于模型训练中，尤其是在数据量较小的情况下。
## 什么是最大后验估计？
在贝叶斯统计中，
原创
2024-10-12 05:45:17
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0.相关概念数据：X参数：theta假设概率模型为：x~p(x|theta) 【xi服从于p(x|theta)，并且是独立同分布(iid)】明确先验、后验和似然的概念：似然(likelihood/evidence)：p(X|theta)【有看到别的地方的evidence指的是所有样本X的总和】先验(prior)：p(theta)：(随机变量)参数theta所服从的分布后验(posterior)：p
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2023-10-03 12:07:36
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要求1.如果抛硬币的次数小于 100，则打印每次的结果，否则不打印 2.统计最终正面和反面的次数 3.让程序分别统计正反面最多出现连续的次数效果图如下：思考1.硬币正反面可以用奇数偶数代替，引入random模块 2.需要统计的数：抛得次数、连续正面的次数、连续反面的次数、连续正面的最多次数、连续反面的最多次数、记录上次硬币状态 3.需要判断的：投硬币次数与100的比较、连续正反面的次数与连续正反面
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2023-11-02 15:23:42
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在本文中，我将详细讲述如何用 Python 编写一个“抛硬币”模拟器。这个模拟器能够模拟抛硬币的过程，同时统计结果并进行相关分析。我们将从背景说明开始，接着逐步深入到参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展。
## 背景定位
在日常生活中，抛硬币是一种简单且随机的决策方式。许多人在面临选择时往往会选择抛硬币来做决定。为了实现这个过程，Python 为我们提供了简单的手段来模拟这一过程。
# Python实现抛硬币小游戏教程
## 1. 介绍
在这个教程中，我将教会你如何使用Python编程语言来实现一个简单的抛硬币小游戏。这将展示如何在Python中生成随机数以模拟硬币的正反面，并用简单的逻辑来判断结果。
## 2. 流程
下面是整个实现“python抛硬币”小游戏的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :--: | :---- |
| 1 | 导入random模块 |
原创
2024-06-06 05:42:48
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# 极大后验估计（MAP）在Python中的实现
极大后验估计（Maximum A Posteriori estimation，MAP）是一种统计方法，常用于参数估计。它结合了先验分布与似然函数，能够提供更具鲁棒性的估计。本文将带你逐步实现MAP估计，以下是我们将要进行的步骤：
## 实现步骤
我们可以将整个实施过程分解为以下几步：
| 步骤 | 内容
# Python 极大后验估计实现流程
## 引言
Python 极大后验估计是一种常用的统计推断方法，用于从数据中估计参数的概率分布。对于刚入行的小白来说，了解如何实现这一方法是非常重要的。本文将介绍 Python 极大后验估计的实现流程，并提供每一步所需的代码和相应的注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[确定先验概率分布
原创
2023-12-25 09:17:01
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文章目录抛硬币实验random 模块最初版本改进版本 1改进版本 2语法分析 1语法分析 2语法分析 3改进版本 3改进版本 4代码分析 1代码分析 2代码分析 3代码分析 4 抛硬币实验random 模块import randomrandom.randint(a, b) 返回一个随机整数 N，范围是：a <= N <= brandom.choice("ilovefishc") 从
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2023-12-25 10:09:40
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1009: 抛硬币 DescriptionJames得到了一堆有趣的硬币，于是决定用这些硬币跟朋友们玩个小游戏。在一个N行M列的表格上，每一个第i行第j列的格子上都放有一枚James的硬币，抛该硬币正面朝上的概率为Pij，所有抛硬币事件两两之间是相互独立的。现在，玩家在M列硬币中，从每一列里各选择1枚，共M枚，构成一组。如此重复选择N组出来，且保证被选择过的硬币不能再选。选好组之后，每组的M枚硬币
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2023-10-10 23:48:23
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我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微积分公式和Python结合起来。 要么是讲的比较浅显，要么跨度比较大。 最近看到一本书，恰好把上面的问题解决了。着重讲解Python for 概率，统计，机器学
1， 频率派思想频率派思想认为概率乃事情发生的频率，概率是一固定常量，是固定不变的2， 最大似然估计假设有100个水果由苹果和梨混在一起，具体分配比例未知，于是你去随机抽取10次，抽到苹果标记为1， 抽到梨标记为0，每次标记之后将抽到的水果放回最终统计的结果如下：苹果 8次，梨2次据此，我可以推断出苹果的比例吗？最大似然估计看待这个问题的思路是：1、1、0、1、1、0、1、1、1、1每次抽样都是独
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2024-01-15 22:49:56
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在计算机科学和程序设计中，模拟抛硬币是一个经典的随机性问题。通过编程，我们可以生成随机数以模拟硬币的正反面。本文将详细介绍如何在Python中实现这一模型，并解析相关的技术细节。
### 背景描述
在2023年，随着随机模拟渗透到各个领域，例如机器学习、游戏设计等，简单的概率问题逐渐受到关注。抛硬币的过程是理解随机性基础的一个重要步骤，能够帮助我们理解更复杂的随机过程。以下是关于抛硬币的流程图
应用软件：Office2010 需要用到数据栏的数据分析功能，而一开始是没有这个选项的。如图： 这时我们需要点击左上角的文件，选项，会弹出这个界面 选择加载项，点击转到 勾选加载宏里的分析数据库，点击确定 可以看到，数据分析出现在了数据栏： 我们想分别进行10次，100次和1000次的投硬币正反面模拟实验。将Excel表格输入成如下样式： 选择B7单元格，点击数据分析，选择随机数发生器： 接下来进
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2024-01-29 02:14:07
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深度学习
参考链接1参考链接2一、介绍 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示: D表示训练数据集，是模型参数 相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，正是因为参数
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2024-03-20 20:14:34
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这是一道来自庞果网的在线编程挑战题目，属于中等偏上难度的题目。正式这道题目，让我对庞果网的程序挑战产生了兴趣。下面就讲一下我的解题思路。 题目：抛硬币的赌博游戏 &n
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2023-10-06 17:23:43
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