以觀察天象(X)來判斷是否下雨(Y)爲例:
先驗: 根據若干年的統計(經驗)或者氣候(常識),某地方下雨的概率;
後驗: 根據天上有烏雲(原因或者證據/觀察數據),下雨(結果)的概率;
似然估計: 下雨(果)的時候有烏雲(因/證據/觀察的數據)的概率,即已經有了果,對證據發生的可能性描述。
以觀察天象(X)來判斷是否下雨(Y)爲例:
先驗: 根據若干年的統計(經驗)或者氣候(常識),某地方下雨的概率;
後驗: 根據天上有烏雲(原因或者證據/觀察數據),下雨(結果)的概率;
似然估計: 下雨(果)的時候有烏雲(因/證據/觀察的數據)的概率,即已經有了果,對證據發生的可能性描述。
Bag-of-Words 1.文字問題 2. 什麼是Bag-of-Words(具體例子) 3. 侷限性 1.文字問題 文本建模的一個問題是它很雜亂,機器學習算法之類的技術更喜歡定義明確的
講解的很清楚: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html