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先验分布
为什么在计算概率的时需要
先验概率
和条件概率
答:
对一个较复杂的事件A,如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```,而计算各个B的
概率
与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些,这是为了计算与事件A有关的概率,可能需要使用全概率公式和Bayes公式。1、全概率公式为概率论中的重要公式,它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的...
贝叶斯规则
答:
(在观测数据之前,我们将已知的知识表示成
先验概率
分布 但是一般而言我们会选择一个相当宽泛的先验(高熵),反映在观测到的任何数据前,参数的高度不确定性) (通常,先验概率开始是相对均匀的分布或高熵的高斯分布,观测数据通常会使后验的熵下降)在上述贝叶斯公式中,我们把P(A)称为 先验...
为什么
先验概率
要用全概率公式计算?
答:
对一个较复杂的事件A,如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```,而计算各个B的
概率
与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些,这是为了计算与事件A有关的概率,可能需要使用全概率公式和Bayes公式。1、全概率公式为概率论中的重要公式,它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的...
先验概率
的介绍
答:
先验概率
(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为由因求果问题中的因出现的概率·
为什么要计算
先验概率
?
答:
对一个较复杂的事件A,如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```,而计算各个B的
概率
与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些,这是为了计算与事件A有关的概率,可能需要使用全概率公式和Bayes公式。1、全概率公式为概率论中的重要公式,它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的...
...已知第二次取到坏的条件下,求第一次取到好灯泡的
概率
。
答:
这是后验概率,当然也是贝叶斯的变形 1 A 第一次取到好灯泡 3/5 , 这是
先验概率
2 B 第二次取得坏灯泡 P(B)=P(a)P(b/a)+P(-a)P(b/-a)= 3/5*2/4+2/5*1/4=2/5 3 第二次取得坏灯泡的情况下第一次取得好灯泡 P(a/b)=P(a)P(b/a)/ P(b)= 3/5*2/4 / ...
【
先验概率
】一道先验概率的题,求详解
答:
设E表示爆炸发生,它可以由A,B,C,D4个不相容的原因引起,P(E∣A)=0.3,P(E∣B)=0.4,P(E∣C)=0.15,P(E∣D)=0.15,P(A)=0.25,P(B)=0.2,P(C)=0.4,P(D)=0.75,由贝叶斯公式,A引起爆炸的
概率
为 P(A∣E)=P(E∣A)P(A)/(P(E∣A)P(A)+P(E∣B)P(B)+P(E...
图模型概述
答:
如果所有的路径都被“阻隔”没那么我们说C把A从B中d-划分开,且图中所有变量的联合概率分布将会满足 考虑以元高斯分布的后验概率分的问题,这可以表示为有向图的形式,其中联合概率分布由
先验概率
分布 个一组条件分布 表示,其中 。在实际应用中,我们观测到 ,我们的目标是推断 ,我们现在以 为条件,考虑观测的联合...
什么样的情况下,可以应用古典概率或
先验概率
方法
答:
可能的种数是有限的时候可以用古典
概率
贝叶斯学习的基本概念
答:
1.
先验概率
(Prior Probability):先验概率指的是在考虑任何观测数据之前,对事件发生的概率的初始估计。它是基于经验、先前的知识或领域专家的判断得出的。先验概率在贝叶斯学习中扮演着重要角色,影响了最终的后验概率估计结果。2. 似然函数(Likelihood Function):似然函数表示在给定模型参数的情况下,...
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