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今天通过一个例子聊聊先验概率和后验概率。例子比如有两个箱子，里面各装了足球和篮球，其中，1号箱子有4个足球6个篮球，2号箱子有1个足球9个篮球。从箱子里随意抓一个球，这个过程不考虑球的大小或颜色，抓取过程完全随机，也就是说抓到任意一个球的概率是相等的。先验概率先验概

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变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x))。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x)，我们通

算法原理贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。具体来说，已知后验概率和条件概率，待分类样本取决于各类样本总体的方法，要求样本量足够大，且条件相互独立，大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快，但同时一般条件独立性很难满足，效

序言线性回归是机器学习中一种常用的回归方法。线性回归基于这样的假设，即基础数据是正态分布的，并且所有相关的预测变量与结果具有线性关系。但在现实世界中，这并不总是可能的，它将遵循这些假设，贝叶斯回归可能是更好的选择。贝叶斯回归使用关于数据的先验信念或知识来“学习

1.绪论探索数据背后的隐藏规律，这不仅是数据分析的艺术，更是概率模型展现其威力的舞台。在这一过程中，潜在变量模型尤为关键，它成为了数据驱动问题解决的核心引擎。潜在变量模型的基本理念在于，那些看似复杂、杂乱无章的数据表象之下，往往隐藏着一种更为简洁、有序的结构和规律，只

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贝叶斯估计贝叶斯估计是把待估计的参数本身也看做随机变量，根据观测数据对参数分布进行估计。即把概率密度函数的参数估计问题看作贝叶斯决策问题，决策连续空间里的参数取值。步骤：1、确定θ的先验分布密度p(θ)[对标先验概率]2、形式上求出样本集的联合分布[对标条件概率密