机器学习100天(三十四):034 先验概率、条件概率
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机器学习100天,今天讲的是:先验概率、条件概率。
一、先验概率、条件概率
机器学习中,我们经常听到两个数学概念:先验概率、后验概率。抛开复杂数学公式不谈,我们通过一个实际的例子来帮助大家理解这两种概率。
最近天气炎热,红色石头来到超市准备买个西瓜,可是没有太多的经验,不知道怎么样才能挑个熟瓜。这时候,作为理科生,红色石头就有这样的考虑: 如果我对这个西瓜没有任何了解,包括瓜的颜色、形状、瓜蒂是否脱落。按常理来说,西瓜成熟的概率大概是 60%。那么,这个概率 P(瓜熟) 就被称为先验概率。
也就是说,先验概率是根据以往经验和分析得到的概率,先验概率无需样本数据,不受任何条件的影响。就像红色石头只根据常识而不根据西瓜状态来判断西瓜是否成熟,这就是先验概率。
再来看,红色石头以前学到了一个判断西瓜是否成熟的常识,就是看瓜蒂是否脱落。一般来说,瓜蒂脱落的情况下,西瓜成熟的概率大一些,大概是 75%。如果把瓜蒂脱落当作一种结果,然后去推测西瓜成熟的概率,这个概率 P(瓜熟 | 瓜蒂脱落) 就被称为后验概率。
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