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離散型變量的概率分布可以用概率分布律函數(shù) (probability mass function, PMF)1來描述。我們通常用大寫字母 P 來表示概率分布律函數(shù)。
概率密度函數(shù) p(x) 并沒有直接對特定的狀態(tài)給出概率，相對的，它給出了落在面積為 δx 的無限小的區(qū)域內(nèi)的概率為 p(x)δx。 我們可以對概率密度函數(shù)求積分來獲得點集的真實分布律。特別地，x 落在集合 S 中的概率可以通過∫ p(x) 對這個集合求積分來得到。
在人工智能與機器學習領(lǐng)域，樸素貝葉斯算法憑借其簡潔高效的特性，在文本分類、垃圾郵件過濾、情感分析等諸多場景中廣泛應用。而想要深入理解樸素貝葉斯算法，掌握其中先驗概率和后驗概率的含義及計算方法是關(guān)鍵。今天，我們就一起深入探討這兩個重要概念。
鑒于許多計算機科學家和軟件工程師在一個相對干凈和確定的環(huán)境中工作，機器學習對于概率論的大量使用是很令人吃驚的。這是因為機器學習通常必須處理不確定量，有時也可能需要處理隨機(非確定性的)量。 不確定性和隨機性可能來自多個方面。
學習更好的模型上述3種推理模式提供了特定情況、給定證據(jù)下的推理手段，利用概率推理系統(tǒng)，還可以從過去的情況中學習，改善你的一般知識。在第三種推理模式中，你了解到如何從特定的過去經(jīng)驗學習，更好地預測未來的情況。另一種從過去的經(jīng)驗中學習的方法是改善模型本身。
from fractions import Fraction # # from __future__ import division # def P(event, space): # "在一個等可能發(fā)生的樣本空間中，事件發(fā)生的概率" # return Fraction
鑒于許多計算機科學家和軟件工程師在一個相對干凈和確定的環(huán)境中工作，機器學習對于概率論的大量使用是很令人吃驚的?！ ∵@是因為機器學習通常必須處理不確定量，有時也可能需要處理隨機(非確定性的)量。 不確定性和隨機性可能來自多個方面?！ ?/p>
這些因子僅僅是函數(shù)，并不是概率分布。每個因子的輸出都必須是非負的，但是并沒有像概率分布中那樣要求因子的和或者積分為 1。 隨機變量的聯(lián)合概率和所有這些因子的乘積成比例 (proportional)——意味著因子的值越大則可能性越大。當然，不能保證這種乘積的求和為 1。
機器學習狹義上是指代統(tǒng)計機器學習，如下圖所示，統(tǒng)計學習根據(jù)任務類型可以分為監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、增強學習等。在每類任務中，又可以將各類模型歸結(jié)為概率模型和非概率模型，以下以監(jiān)督學習為例說明。
先驗概率 , 似然概率 與 后驗概率 1 .
基于概率是強化學習中最直接的一種, 他能通過感官分析所處的環(huán)境, 直接輸出下一步要采取的各種動作的概率, 然后根據(jù)概率采取行動, 所以每種動作都有可能被選中, 只是可能性不同.
x10|θ)P(θ) 正好比最大似然估計多了一項P(θ)，即對應先驗分布，直觀理解即硬幣可能兩面都是正面，也可能一面重一些，也可能是均勻的，各種情況的（先驗）概率不同，各種情況下10次拋硬幣結(jié)果都正面朝上的（條件）概率也不同目前還比較順利，但回到剛才陰天下雨的問題，在機器學習任務中
概率論知識點整理 1.概率基本公式 （1）逆事件的概率 （2）加法公式 （3）減法公式 （4）條件概率 （5）乘法公式 （6）全概率公式 （7）貝葉斯公式 2.獨立與互斥、包含的關(guān)系 3.常見的分布 （1）0-1分布
必須要全都發(fā)生，才計算概率。 二、概率 1、定義 如果在相同條件下，進行了 n 次試驗，事件A發(fā)生了$ N_A$ 次，那么$ N_A/n$ 稱為事件A發(fā)生的概率。 2、公理 非負性：對于一個事件A，有概率P(A)屬于[0,1]。
本文內(nèi)容大多來自《深度學習》（花書）第三章概率與信息論。
本文轉(zhuǎn)自 | AI開發(fā)者作為機器學習從業(yè)者，你需要知道概率分布相關(guān)的知識。這里有一份最常見的基本概率分布教程，大多數(shù)和使用 python 庫進行深度學習有關(guān)。概率分布概述共軛意味著它有共軛分布的關(guān)系。
因此所求概率為P=N / M 棍子/繩子問題 問題：一根棍子折三段能組成三角形的概率？
本文提出了一種融合了對比學習和概率表示的自監(jiān)督表示學習方法——概率視頻對比學習。我們假設構(gòu)成視頻的片段在短期內(nèi)有不同的分布，但可以通過組合在一個共同的嵌入空間中來表示復雜和復雜的視頻分布。因此，該方法將視頻片段表示為正態(tài)分布，并將它們組合成混合高斯分布來建模整個視頻分布。
D 的概率 ; 這個概率可以由訓練學習得到 , 數(shù)據(jù)量足夠大 , 是可以知道的 ; ② 先驗概率 : 收到 H
上篇文章對MindSpore深度概率學習進行了背景和總體特性上的介紹，鏈接戳這里。于璠：一文帶你初識MindSpore深度概率學習本篇文章會介紹深度概率學習的第二部分：深度概率推斷算法與概率模型，并在MindSpore上進行代碼的實踐。1. 深度概率特性2.
