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贝叶斯生活实用例子
贝叶斯
分布在
生活
中的应用
答:
我们得知,在这项疲劳试验检测中,患有重症肌无力中人中检测呈阳性的准确率是93.79%,而对于没有患重症肌无力的人检测呈阴性的准确率是99%,根据市场调查,重症肌无力的患病率是50/10万,也就是说,重症肌无力的患病率是0.05%,接下来用
贝叶斯
公式分析这种诊断方法的可靠性。设A = {检测结果为阳...
两个小
例子
来理解
贝叶斯
公式
答:
如果我们换一个角度来看,其实
贝叶斯
公式是加法公式和乘法公式的综合应用,如:P(A+B)=P(A)+P(B) A,B互斥 P(AB)=P(A)*P(B|A), P(A)>0 它就好像是一个动态的天平,因为条件的变化而不断保持一种平衡,我来举两个
例子
。第1个是出行相关的,我们出门的时候通常会有多云天...
贝叶斯
定理厉害在哪里?有哪些惊为天人的应用?
答:
比如,你和女神在聊天的时候,如果对方说出“虽然”两个字,你大概就会猜测,对方后继九成的可能性会说出“但是”。我们的大脑看起来就好像是天生在用
贝叶斯
定理,即根据
生活
的经历有了主观判断(先验概率),然后根据搜集新的信息来修正(可能性函数/调整因子),最后做出高概率的预测(后验概率)。
贝叶斯
公式
答:
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颗
。现在随机选择一个碗,从中摸出一颗糖,发现是水果糖。请问这颗水果糖来自一号碗的概率有多大?首先分清楚现象和规律。拿出来1颗糖,可能是水果糖,也可能是巧克力糖,这是两个...
贝叶斯
定理厉害在哪里?
答:
通过调整,后验概率上升到了75%。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...
从三个
例子
理解
贝叶斯
定理
答:
贝叶斯
定理 问题描述:酒鬼有90%概率外出喝酒,只有可能在A、B、C三个酒吧,概率相等,警察想去抓酒鬼,已知去了前两个酒吧都没抓到他,求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。自己的解法:李永乐老师的解法:理解:问题描述:有三道关着的门,门后有不同价值的奖品,分别为车、羊、羊,玩家希望获得车,...
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:
我们再来看一个用
贝叶斯
推理分析伊索寓言“孩子与狼”的
例子
。伊索寓言“孩子与狼”讲的是一个小孩每天到山上放羊,山里有狼出没。第一天,他在山上喊:“狼来了!狼来了!”,山下的村民闻声便去打狼,可到山上发现狼没有来。第二天仍是如此。第三天狼真的来了,可无论小孩怎么喊叫,也没有人来救他,因为前二...
贝叶斯
Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的
例子
。
答:
主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和
生活
方式等。这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,...
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