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贝叶斯推断实例
贝叶斯
公式
答:
接下来先了解一下
贝叶斯
公式,然后我们再来讨论这道题。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。再来一个比较直观的,经典例子:两个一模一样的碗,一号碗有30颗水果糖和10颗巧克力糖,二号碗有水果糖和巧克力糖各20...
后验概率的
实例
答:
在这里是0.5×0.4 + 1×0.6 = 0.8.根据
贝叶斯
定理,我们计算出后验概率P(A|B)P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=0.
贝叶斯
定理厉害在哪里?
答:
这就是
贝叶斯
定理的公式:后验概率 = 先验概率 * 可能性函数,简单而强大。
实例
演示,比如巧克力碗问题,两个碗中巧克力与水果糖的比例不同,通过贝叶斯定理,我们可以计算出在摸到巧克力的情况下,碗1的真实概率,从而做出更准确的判断。在医疗检测中,尽管99%的准确率,误报率却可能带来困扰。贝叶斯定...
贝叶斯
预测的计算
实例
答:
选取常均值折扣模型和抛物线回归模型。美国出口额的预测, 预测模型的初始信 息为m0=304,Co=72,V=0.Ol,δ=0.8得到的1960—2006年的预测结果。见表2中给出了预测的部分信息(1980—2006年的预测信息)。通过The SAS System for Windows 9.0软件回归
分析
得到抛物线预测方程:表示年份见表3给出了...
贝叶斯
公式A|B是什么意思?
答:
A|B是指:事件B发生时事件A便发生,如:P(A|B)指事件B发生时事件A发生的概率,P(B|A)指事件A发生时事件B发生的概率。下面有一个简单的
实例
,可帮助理解:例如:一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗,别墅的主人有一条狗,狗平均每周晚上叫 3 次,在盗贼入侵时狗叫的概率被估计...
贝叶斯分析
基础——可信度、模型和参数
答:
所有的科学数据都带有某种程度的噪音,而数据
分析
就是根据携带噪音的数据
推断
潜在的趋势。
贝叶斯
推论不能完全排除其他可能性,但是我们可以 通过数据逐渐调整不同可能性的可信度 。可信度的分布最初反映的是关于可能性的先验知识,这个分布是一个比较模糊的分布;但是当获得一批数据后,不同可能性的可信度重新分配,与数据一...
乌鸦悖论的
贝叶斯
定理
答:
除了以上的陈述以外,「归纳法原理」还有另一种形式,就是
贝叶斯推理
。设 X 为支持论断 T 的一个
实例
, 而 I 表示我们所有的已知信息。T 成立的几率,已知 X 和 I 都是成立的,可以推得这里 Pr(T | I) 表示在只有 I 是已知成立的情况下,T 成立的几率;Pr(X | TI) 表示在 T 和 I 都...
如何根据具体
实例
建立基于时间上的
贝叶斯
网络的概率
推理
答:
1、
贝叶斯
网络是:一种概率网络,它是基于概率
推理
的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的,它对于解决复杂...
神奇的
贝叶斯
定理
答:
看到这里,是不是有点糊涂了?其实这些公式并不难,证明过程也很简单,自己搜一下文氏图,一目了然。现在看起来,这些公式还是太抽象,别急,到后面
实例
的时候就派上用场了。先来看一个非常经典的例子,几乎是讲到
贝叶斯
定理必提。使用贝叶斯定理
分析
,假设A为得病,B为检测呈阳性。可知P(A)=0.001...
贝叶斯
学派与频率学派有何不同?
答:
总结如下:Regina Nuzzo文章的主要的贡献在于,通过整理科学研究文献,用数据和
实例
证实了科学研究中确实存在p值统计学显著结果不可重现等问题,并借此呼吁重视
贝叶斯
方法。文章全文有七处引用Goodman的原话("Goodman says"),11篇参考文献中有三篇来来自Goodman。而Steven Goodman是贝叶斯方法的支持和推动者...
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