一、什么是贝叶斯推断
贝叶斯推断(Bayesian inference)是一种统计学方法,用来估计统计量的某种性质。
它是贝叶斯定理(Bayes’ theorem)的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)在1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上,也就是说,你可以不需要客观证据,先估计一个值,然后根据实际结果不断修正。正是因为它的主观性太强,曾经遭到许多统计学家的诟病。
贝叶斯推断需要大量的计算,因此历史上很长一段时间,无法得到广泛应用。只有计算机诞生以后,它才获得真正的重视。人们发现,许多统计量是无法事先进行客观判断的,而互联网时代出现的大型数据集,再加上高速运算能力,为验证这些统计量提供了方便,也为应用贝叶斯推断创造了条件,它的威力正在日益显现。
二、贝叶斯定理
要理解贝叶斯推断,必须先理解贝叶斯定理。后者实际上就是计算”条件概率”的公式。
所谓”条件概率”(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。
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