先验概率python
时间: 2023-10-30 11:03:22 浏览: 49
在给定一个短数据序列的推断概率的例子中,我们可以使用贝叶斯方法来计算先验概率。下面是一个用Python实现先验概率的例子:
```python
class prior:
def __init__(self, p_lst, p_probs=None):
"""
先验 列表: 允许的 p_0 值列表
P_probs: [可选 先验概率
"""
if p_probs:
# 确保先验正态化
norm = sum(p_probs.values())
self.log_prob = {p: np.log(p_probs[p]) - np.log(norm) for p in p_lst}
else:
n = len(p_lst)
self.log_prob = {p: -np.log(n) for p in p_lst}
def __iter__(self):
return iter(sorted(self.log_prob))
def log_prob(self, p):
"""获取 p_0 的对数先验概率."""
if p in self.log_prob:
return self.log_prob[p]
else:
return -np.inf
def prob(self, p):
"""获取 p_0 的先验概率."""
if p in self.log_prob:
return np.exp(self.log_prob[p])
else:
return 0.0
```
这个类`prior`接受一个候选概率列表和一个可选的先验概率字典作为输入。如果提供了先验概率,它会将其正态化,并计算出每个候选概率的对数先验概率。如果没有提供先验概率,它会默认为均匀先验。这个类还实现了`__iter__`方法,使得我们可以迭代先验概率的值。`log_prob`方法返回给定`p`的对数先验概率,`prob`方法返回给定`p`的先验概率。
希望这个例子能够帮助您理解如何在Python中计算先验概率。如果您还有其他问题,请随时提问。