先验分布/后验分布/似然估计/贝叶斯公式

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博主用一个例子生动形象的介绍了（先验分布/后验分布/似然估计/贝叶斯公式）.

1、根据结果估计（猜）原因（交通方式）的概率分布即 后验概率：

一般化公式：

P(因|果)

2、根据历史规律确定原因（交通方式）的概率分布即 先验概率：

一般化公式：

P(因)

3、根据先定下来原因，根据原因来估计结果的概率分布即 似然估计：

一般化公式：

P(果|因)

4、贝叶斯公式：

我们熟知的贝叶斯公式是这样的：
P(A|B)=P(B|A)∗P(A) / P(B)
但在这里我们采用如下形式：
P(θ|x)=P(x|θ)∗P(θ) / P(x)

后验概率=似然估计∗先验概率 / evidence

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