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贝叶斯推理例子
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...
贝叶斯推理
的
案例
答:
在此基础上,我们再一次用
贝叶斯推理
来推断P(H/E),也即这个小孩第二次说谎后,村民对他的可信程度改变为P(H/E)=0.444×0.1/((0.444×0.1)+(0.556×0.5))=0.138这表明村民们经过两次上当,对这个小孩的可信程度已经从0.8下降到了0.138,如此低的可信度,村民听到第三次呼叫时怎么再会上山打狼呢? 通过观察知道,牵...
实例
详解
贝叶斯推理
的原理
答:
贝叶斯推理
理念源自托马斯贝叶斯。三百年前,他是一位从不循规蹈矩的教会长老院牧师。贝叶斯写过两本书,一本关于神学,一本关于概率。他的工作就包括今天著名的贝叶斯定理雏形,自此以后应用于推理问题,以及有根据猜测(educated guessing)术语中。贝叶斯理念如此流行,得益于一位名叫理查·布莱斯牧师的大力推崇。此人意识到...
一个
贝叶斯
公式
例子
答:
在上图中,我界定 所以根据
贝叶斯
公式,就可以算出约为 2%(如上图中的右下角),其实概率挺低的。所以我们的直觉往往对于概率
推理
往往是有误导性。个人觉得直觉应用在对人的判断上很合适,比如判断一个人值不值信任,可以做长期朋友吗?往往见面的第一印象挺准的。但是对于一些涉及到计算、概率推理之...
朴素贝叶斯分类所涉及的
贝叶斯推理
公式
答:
朴素贝叶斯分类所涉及的
贝叶斯推理
公式是:P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B)。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 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...
易懂好学:全概率与
贝叶斯
公式
答:
贝叶斯
公式:因果关系的反转
推理
全概率公式与贝叶斯公式犹如因果关系的两面。全概率像是已知原因找结果,而贝叶斯则是在已知结果中找原因。贝叶斯公式中,先验概率是不考虑X影响的初始概率,而后验概率则是X发生后A的概率。直观来说,这是在给定样本空间X时,A发生的可能性如何衡量。贝叶斯公式以条件概率为...
贝叶斯
网络的用途
答:
贝叶斯
网络的应用非常广泛,例如在自然语言处理中,可以使用贝叶斯分类器对文本进行分类;在生物信息学中,可以使用贝叶斯网络
推断
基因调控网络;在人工智能中,可以使用贝叶斯网络进行决策和规划。此外,贝叶斯网络还可以用于数据挖掘、故障诊断、信用评估等领域。举个
例子
,假设我们想要判断一个人是否患有某种疾病...
贝叶斯
定理进阶1:先验概率的重新理解
答:
因此,
贝叶斯
定理中的先验概率 P(原因i|历史观测) ,往往信息量和重要性要比当前的观测做出的调整: P(当前观测|原因i)/P(当前观测) 要大得多。这样,我们就从原理上证明了我们前一几节中反复强调的先验概率的重要性。我举一个
例子
来说明当我们源源不断的观测到现象时,如何对某个原因更新...
贝叶斯
定律感悟
答:
那么对当前的论断的相信程度,就有了基于数学
推理
的公式,
贝叶斯
定律:P(A|B)= P(B|A)·P(A)/P(B)P(A|B)的意思是当B发生时,与它有关系的A事件发生的概率,也就是你需要多大程度上相信它发生,而这也是我们需要知道的结果。那么我们先要知道事件A和B分别可能发生的概率P(A)和P(B),这个...
多元思维模型4:决策树——面对不确定性,如何做决策。
答:
如果这个
例子
比较难理解,那我们换一个。我们知道掷骰子出现3的概率是1/6,这时候多了一个信息,点数是奇数,那么概率就变成了1/3。初始概率 & 新的信息 = 新的概率 (1/6) & (是奇数) = 1/3 假设这时又多了一个信息,点数为“小”,那么概率就变成了1/2。
贝叶斯
的分析方法就是不断把...
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