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先验概率
怎么理解
先验概率
和后验概率
答:
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"出现的概率。在贝叶斯统计推断中,不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。例如,先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的概率分布。未知...
先验概率
、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数
答:
先验概率
、后验概率、贝叶斯公式、似然函数。 1、先验概率 先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计,也就是事先根据已有的知识的推断,先验概率就是没有经过实验验证的概率,或者根据已知进行的主观臆测。其中: 1)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; 2)历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验...
先验概率
和后验概率
答:
1、
先验概率
是指在没有进行任何观察或实验之前,根据以往经验、领域知识或假设所得出的概率。它是一种主观判断或先前的信念,通常不受新数据的影响。先验概率可以用符号 P(A) 表示,其中 A 是一个事件或假设。2、后验概率是指在观察到新数据或信息之后,通过贝叶斯定理来更新概率。后验概率考虑了新...
先验概率
和后验概率
答:
先验概率
:就是根据以往经验得到的概率,属于客观概率。统计历史下的概率。比如根据若干年的统计(经验)或者气候(常识),某地方下雨的概率,这种方式就属于先验概率。后验概率:就是当下由因及果的概率。比如根据天上有乌云(原因或者证据/观察数据),下雨(结果)的概率,这种方式就属于后验概率。其实...
先验概率先验概率
与后验概率的区别
答:
先验概率
,并非基于对自然状态全面详尽的了解,而是基于现有的有限信息,特别是历史数据进行估算的。这种概率的计算相对直接,无需依赖复杂的贝叶斯公式,因此在方法上较为直观。相反,后验概率则考虑了更全面的自然状态信息,不仅包括先验概率的依据,还可能纳入额外的证据或数据。它的计算涉及到贝叶斯定理,这...
先验概率
和后验概率分别指的什么?
答:
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"出现的概率。在贝叶斯统计推断中,不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。后验概率是指在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的...
先验概率
和后验概率计算公式
答:
先验概率
(prior probability):这个概率是通过统计得到的,或者依据自身依据经验给出的一个概率值,这里P(Y)就是先验概率;后验概率:根据观察到的样本修正之后的概率值,这里P(Y|X)就是后验概率 例子:假设玩英雄联盟这个事件是X,性别这个事件为Y,然后假设中国的男女比例为1:1,也就是P(Y = ...
简单介绍
先验概率
和后验概率
答:
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。后验概率 百科名片 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...
先验概率
与后验概率及贝叶斯公式
答:
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 ( posterior...
在贝叶斯算法中,
先验概率
和后验概率有何区别?
答:
在贝叶斯算法中,
先验概率
和后验概率是两个重要的概念。先验概率是指在进行观测或实验之前,根据已有的知识和经验对事件发生的可能性进行的估计。它是基于我们对问题的了解程度和先验知识来做出的预测。先验概率通常是主观的,并且可以通过统计方法进行修正和更新。后验概率是指在进行观测或实验之后,根据实际...
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