在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法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 Fisher 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 x
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础 最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估
一.先验概率：（the 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.
 
原创
2011-04-14 10:20:14
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搜索引擎是一个没有生命的程序，它是不能够像人类一样进行思考的，它的一切行为都依赖于算法。搜索引擎也有它特定的思考方式，我们称为 “机器学习” 或 “人工智能” ，但是这一切的前提是基于大数据。接下来，我通过一些点来说明它是如何思考的。一、跳出率（搜索跳出率） 首先如果你的网站没有放置搜索引擎的相关产品代码（如：百度分享，百度统计），或者你的浏览器
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精选
2014-07-07 19:02:35
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这两天在看粒子滤波和EKF，里面的先验概率和后验概率弄混了，到网上查了查，终于弄明白了。 先验概率是一种主观概率, 然后在实验的基础上利用BAYES公式算出后验概率,用后验概率代替主观认识的先验概率,由于通过实验可以提供实验对象信息,后验概率应该更合理. 利用现实资料对先验概率进行修正后得到了更为准确的概率,称为后验概率. 更通俗的解释： 过去发生的事情虽然事实上是确定的，但因为我们的无知，
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2009-11-11 22:01:00
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其实还不是很懂。看了这篇文章： http://blog.csdn.net/passball/article/details/5859878 事情还没有发生,要求这件事情发生的可能性的大小,是先验概率. 事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小,是后验概率. 一、先验概率是指
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2018-01-04 16:55:00
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:先验概率百度百科定义：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。维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的
原创
2021-05-20 23:57:00
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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
最大后验概率（MAP）- maximum a posteriori 在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法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 Fisher 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（regul
先验概率：事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。后验概率：事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式与条件概率相同。条件概率：一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。贝叶斯公式：
对于统计学只是皮毛认识，在学校时根本不重视，如今机器学习几乎以统计学
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2023-02-07 05:14:50
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老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:先验概率百度百科定义：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。维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。可以看到二者定义有一个共同点，即先验概率是不依靠观测数据的概率分布，也就是与其他...
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2021-06-08 16:26:20
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【欢迎转发分享，转载请注明出处】很多介绍贝叶斯后验概率的书中都常常使用医学化验为例子，比如一种方法的检出阳性率是多少之类的。 假设有一种检验方法有95%的灵敏度能够识别出一个人是不是吸血鬼vampirism,即Pr(+|vampire) = 0.95，也就是针对一个吸血鬼能够95%的可能性识别出来。当然，它也有误诊的时候，Pr(+|mortal) = 0.01，即对一个正常人，也有1%的可能被诊断
原创
2020-12-29 19:38:58
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贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。为什么是对一个新的实例进行分类的时候总是由其最大后验概率进行分类呢？后验概率最大化的含义：朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，这等价于期望
非原创。完全摘抄自某篇博文，因没找到原作者，所以就不发转载连接了。先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然 总是搞混，这里总结一下常规的叫法： 先验概率： 事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率： 事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式
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
# Python 决策树后验概率实现指南
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 实现决策树后验概率。决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。决策树后验概率是指在给定特定输入的情况下，每个类别的概率。
## 2. 整体流程
下面是实现决策树后验概率的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据集 |
| 2 |
原创
2023-09-08 04:19:41
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先验概率，后验概率，似然值
原创
2021-07-11 17:52:40
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先验概率，后验概率，似然值
原创
2022-01-25 15:41:02
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一、概念 模型检测是一种用于自动验证有限状态并发系统的技术；模型检测算法通常对系统状态空间进行穷尽搜索来确定性质的真假。如果资源充足，检测过程总是以是或非终止，是表示系统满足性质，否表示不满足性质，并自动给出一个反例。模型检测中最大的困难是状态空间爆炸；解决状态空间爆炸有如下方法：符号化模型检验技术；偏序规约技术；on-the-fly技术；对称技术；抽象和组合技术；二、模型检测的过程使用
