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什么是贝叶斯定理
什么叫做贝叶斯定理
?
答:
贝叶斯定理(Bayes' theorem)是概率论中的一个结论,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关
。在有些关于概率的解说中,贝叶斯定理(贝叶斯更新)能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有...
贝叶斯定理
是
什么
意思
答:
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理
。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态。研究意义 人们根据不确定性信息作出推理和决策...
经验贝叶斯方法的
贝叶斯定理
答:
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理
。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称:P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为先验是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被...
贝叶斯
公式是
什么
?
答:
贝叶斯公式的定义:贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则
, 尽管它是一个数学公式,但其原理毋需数字也可明了。贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的标准方法。所谓贝叶斯公式,是指当分...
什么是贝叶斯定理
?它的作用是什么?
答:
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理
,它描述了在已知一些先验信息的情况下,如何通过观察到的新数据来更新我们对某个事件发生的概率的估计。贝叶斯定理的基本形式如下:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率,也被称为后验概率;P(B|A)表示在事件A...
贝叶斯定理
直观解释
答:
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理
,用于计算在已知某些先验条件下,某事件的后验概率。它由英国数学家托马斯·贝叶斯在18世纪提出,并在19世纪由皮埃尔-西蒙·拉普拉斯进一步发展。贝叶斯定理在统计学、机器学习、人工智能等领域有广泛应用。首先,它假设先验概率是已知的,但在实际应用中,往往很难确定准确...
什么是bayes
公式?
答:
即贝叶斯公式。
贝叶斯定理
由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则:P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B),可以立刻导出 贝叶斯定理公式:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)如上公式也可变形为:P(B...
贝叶斯定理
(Bayes' theorem)
答:
贝叶斯定理
是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介:所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前,人们已经能够计算“正向概率”,如“假设...
贝叶斯定理
答:
贝叶斯定理
是一种根据已知其他概率的情况,求解概率的方法。贝叶斯定理作为常用的基础算法,在统计学、心理学、社会学、经济学等方面一直有很重要的意义与应用。进入IT时代,贝叶斯定理在计算机科学,特别是在机器学习、工智能方面占有重要的一席之地人。尤其是在数据处理方面,针对事件发生的概率以及事件可信度...
什么是贝叶斯定理
?请简述其公式?
答:
贝叶斯
公式的数学表示:其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 其中 , ,.. ... 为完备事件组,即其预测的是B事件已经发生的情况下,A事件发生的概率。对于P(A)和P(A|B)来说,前者表示在没有任何前提的情况下,去预测A事件发生的概率,而后者可以认为是有了一个与之...
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