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概率论贝叶斯定理
叶贝斯
定理
是什么
答:
1、贝叶斯定理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,这两者是有确定的关系,贝叶...
概率论贝叶斯定理
答:
贝叶斯定理
也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件
概率
的公式用来解决如下一类问题:假设H[,1],H[,2]…,H[,n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(H[,i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现,且已知条件概率P(A/H...
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...
贝叶斯定律
答:
贝叶斯定律
:假设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件,已知它们的
概率
P(H[,i],i=1,2,…,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…相伴随而出现,且已知条件概率P(A/H[,i]),求P(H[,i]/A)。心理学研究中常被引用的例子 参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。如果一...
贝叶斯定理
答:
定义: (英语:Bayes' theorem)是
概率论
中的一个定理,描述在已知一些条件下,某事件的发生几率。比如,如果已知某癌症与寿命有关,使用
贝叶斯定理
则可以透过得知某人年龄,来更加准确地计算出他罹患癌症的几率。——— wiki解释 贝叶斯公式:事件B发生的条件下,事件A发生的概率为: 事件A发生的条件...
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...
概率论
的
贝叶斯定理
答:
贝叶斯定理
由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)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)。按照定理6的乘法法则,P(A∩B)=P(A)·P(B|A)=P(B)·P(A|B),可以立刻导出贝叶斯定理:如上公式也可变形为例如:一座别墅在过去的20年里一共发生过2次被盗,别墅的主人有...
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...
解释一下
贝叶斯
公式?
答:
贝叶斯
公式是
概率论
中的一条重要公式,用于计算在给定先验信息的情况下,更新一个事件的概率。它基于条件概率和边际概率的关系,能够在获得新的观测数据后,重新估计事件的概率。贝叶斯公式的一般形式如下: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...
朴素
贝叶斯
分类所涉及的贝叶斯推理公式
答:
按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为:P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。
贝叶斯定理
可以通过条件
概率
推导。图中A和B是两个事件,条件概率指某个事件发生后另外一个事件发生的概率。用数学符号表示,P(A|B)指事件B发生的条件下...
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