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《贝叶斯思维:统计建模的python思维》

时间:2020-11-05 21:22:16      阅读:26      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
  • 贝叶斯定理

 条件概率:涉及两个时间先后发生的概率

联合概率:涉及两个事件同时发生的概率

贝叶斯定理:交集概率除以条件事件概率得到的结果,可以用于条件转换,完成先验和后验的交换

另一种解释,通过数据集D(增加了已知条件)来更新概率H的方法

包含四个量,p(H)为先验概率,即得到更多新数据之前假设H的概率,是更新钱的初始值

P(H|D)为后验概率,即为基于该数据之后,得到假设H的新概率,这一般是想要得到的结果

P(D|H)为在该假设下得到这一数据的概率,称为似然度,这通常是已知条件

注意此处可能是联合概率,事件相互独立的可以直接相乘

P(D)为在任何假设中,该数据的概率,称为标准化常量,使用全概率公式进行计算,得到所有假设下发生该事件的概率

  • 统计计算

分布是一组值及其对应的概率,可以使用字典来表示这样一个分布

 

《贝叶斯思维:统计建模的python思维》

原文:https://www.cnblogs.com/lixin2011/p/13933465.html

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