先验概率和后验概率-贝叶斯学习讲义
先验概率和后验概率
用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。
先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识
如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率
类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率
机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率
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