貝葉斯先驗概率與後驗概率區別

先驗概率和後驗概率是與貝葉斯概率更新有關的兩個概念百。假如某一不確定事件發生的主觀概率 因為某個新情況的出現 而發生了改變，那麼改變前的那個概率就被叫做先驗概率，改變後的概率就叫後驗概率。

先驗概率是指根據以往經驗和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作為"由因求果"問題中的"因"出現的概率。

後驗概率是資訊理論的基本概念之一。在一個通訊系統中，在收到某個訊息之後，接收端所瞭解到的該訊息傳送的概率稱為後驗概率。

在貝葉斯統計推斷中，不確定數量的先驗概率分布是在考慮一些因素之前表達對這一數量的置信程度的概率分佈。例如，先驗概率分佈可能代表在將來的選舉中投票給特定政治家的選民相對比例的概率分佈。未知的數量可以是模型的引數或者是潛在變數。

後驗概率的計算要以先驗概率為基礎。後驗概率可以根據通過貝葉斯公式，用先驗概率和似然函式計算出來。