66问答网
所有问题
当前搜索:
贝叶斯后验概率计算例题
先验概率和
后验概率计算
公式
答:
贝叶斯
公式:P(Y|X) = P(X|Y)*P(Y)/P(X)先验
概率
(prior probability):这个概率是通过统计得到的,或者依据自身依据经验给出的一个概率值,这里P(Y)就是先验概率;后验概率:根据观察到的样本修正之后的概率值,这...
已知甲袋有3只白球和3只红球,乙袋仅有3只白球,从甲袋取3只放入乙...
答:
因此,综合来说,从乙袋取出红球的概率是 1/20*0/6+9/20*1/6+9/20*2/6+1/20*3/6=1/4。(2) 30%。这是典型的
贝叶斯后验概率题目
,根据题意,可以一步计算,P=P(甲袋取出一红球 | 乙取出红球)=P(甲袋...
请利用
贝叶斯
定理解决一个实际问题,刚学,不太会用这个贝叶斯定理
答:
贝叶斯
定理就是用来
计算后验概率
,也就是已知结果求原因的概率。已知四台机器的出货率,以及四台机器的不良率 先由全概率公式求得出现不良品的概率,设X={出现不良品} P(A)=1/4,P(B)=1/4,P(C)=1/4,P(D)=...
从三个例子理解
贝叶斯
定理
答:
于是,车在A的
后验概率
为:车在C的后验概率为:故,玩家选择改变策略后,中奖概率从1/3提高到2/3 知乎上的一些回答:"If you change, you win when your original choice was wrong; if you don't change, you ...
朴素
贝叶斯后验
px联合
概率
怎么求
答:
对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合
概率分布
(朴素
贝叶斯
法这种通过学习得到模型的机制,显然属于生成模型)然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出
后验概率
最大的输出y。
一道关于统计学
贝叶斯
原理的
题目
答:
P:
后验概率
P(yy) = p(yy)*L(yy) / ( p(rr)*L(rr) + p(yr)*L(yr) + p(yy)*L(yy) )= 1/3*1 / (1/3*0 + 1/3*1/2 + 1/3*1)= 2/3 故,另外一个球也是黄色球的概率是2/3。
后验概率
公式
答:
后验概率
公式:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。后验概率:后验概率是信息理论的基本概念之一,指在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。设A的先验概率为P(A),...
全概率公式和
贝叶斯
公式(先验概率和
后验概率
)
答:
, 通过
贝叶斯
公式即可求解。这里机器调整良好的概率 p(B1)=0.9 是由以往的数据得出,为 先验概率 。已知产品合格,求机器调整良好的概率 p(B1|A) 是通过产品合格的信息加以修正得出的,称为
后验概率
。
贝叶斯
推理的案例
答:
一般将P(H)和P(一H)称为基础概率(base rate),将P(D/H)称为击中率(hit rate),将P(D/-H)称为误报率(false-alarm rate),将P(H/D)称为
后验概率
,其
计算
方法为:P(H/D)=P(H)P(D/H)/[(P(H)P(D/H)+P(D/-...
关于
概率
以及
贝叶斯
公式的
题目
解答
答:
贝叶斯
概率论
的
题目
在过去很长的时间里,频率统计论一直是概率理论研究中的主流思想。然而,随着贝叶斯理论的发展,人们发现在很多实际应用中,贝叶斯理论更具普适性,并且能得到更好的结果。统计物理学也不例外,传统的...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
十道贝叶斯公式例题及答案
均匀分布的后验分布计算
概率论贝叶斯例题
贝叶斯公式求后验概率
贝叶斯公式经典例题讲解
贝叶斯公式简单的例题
概率论贝叶斯公式例题
全概率贝叶斯自编题目
贝叶斯定理后验概率的例子