机器学习技术栈—— 概率学基础

机器学习技术栈—— 概率学基础

    • 先验概率、后验概率、似然概率
    • 总体标准差和样本标准差

先验概率、后验概率、似然概率

首先
p ( w ∣ X ) = p ( X ∣ w ) ∗ p ( w ) p ( X ) p(w|X) =\frac{ p(X|w)*p(w)}{p(X)} p(wX)=p(X)p(Xw)p(w)
也就有
p ( w ∣ X ) ∝ p ( X ∣ w ) ∗ p ( w ) p(w|X) \propto p(X|w)*p(w) p(wX)p(Xw)p(w)
p ( w ) p(w) p(w)先验(prior)概率,即入为主,基于历史规律或经,对事件 w w w做出概率为 p ( w ) p(w) p(w)的判断,而非基于客观事实。
p ( w ∣ X ) p(w|X) p(wX)后验(posterior)概率,即马炮,基于事实的校,对事件 w w w做出一定条件下的概率判断。
p ( X ∣ w ) p(X|w) p(Xw)似然(likelihood)概率,似然,即似乎这样,也就是事件 w w w发生时,发生 X X X的概率似乎是 p ( X ∣ w ) p(X|w) p(Xw)这么大,是一个根据数据统计得到的概率,这一点性质和先验是一样的。

如何科学的马后炮得到后验概率呢?就要先依托历史规律,然后摆数据,历史规律+实事求是的数据就是科学的马后炮。后验概率,是在有数据后,对先验概率进行纠偏的概率。

参考文章
Bayes’ Rule – Explained For Beginners
《【辨析】先验概率、后验概率、似然概率》

总体标准差和样本标准差

样本标准差(sample standard deviation): S = ∑ ( X i − X ˉ ) 2 n − 1 S =\sqrt{ \frac{\sum(X_i - \bar X)^2}{n-1}} S=n1(XiXˉ)2
总体标准差(population standard deviation): σ = ∑ ( X i − X ˉ ) 2 n \sigma =\sqrt{ \frac{\sum(X_i - \bar X)^2}{n}} σ=n(XiXˉ)2 ,population也有全体的意思

参考文章
Standard_deviation - Wiki

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