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如何运用贝叶斯公式
如何推导
贝叶斯公式如何
严谨地推导贝叶斯公式
答:
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)。如上公式也可变形为:P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。例如:一座别墅在过去...
利用
全概率公式和
贝叶斯公式
计算概率是
怎么
设事件
答:
全概率是从整体到局部,也就是把事件分割成小事件计算,大事化小,也
贝叶斯
计算需要先计算全概率,全概率
公式
:设事件 B1,B2…..为样本空间的一个正划分,且各事件互不相容,则对任何一个事件A,有P(A)=p(B1)P(A/B1)+P(B2)P(A/B2)+...P(BN)P(A/BN)
朴素
贝叶斯
以及三种常见模型推导
答:
在当前类别下的所有样本中特征i都出现了(=1),根据上面的条件概率极大似然估计,可以知道 ,那么对应的, ,那么当新样本来的时候,加入存在一条记录x,它很巧地没有第i个特征(这不巧了吗?不是),由于0概率的存在,那么使用上面的
贝叶斯公式
,就会出现属于某个列别的概率为0, .但这种情况是应该避免的,那么
如何
避免...
贝叶斯公式
的通俗解释
答:
贝叶斯公式
的用途在于通过己知三个概率来推测第四个概率。它的内容是:在 B 出现的前提下,A 出现的概率等于 A 出现的前提下 B 出现的概率乘以 A 出现的概率再除以 B 出现的概率。通过联系 A 与 B,计算从一个事件发生的情况下另一事件发生的概率,即从结果上溯到源头(也即逆向概率)。通俗地...
如何
区分条件概率和
贝叶斯公式
的使用?(乱答不采纳 不要浪费我的推送...
答:
而假如A由B1,B2,B3等等影响,我想找出其中某一个起的作用,就要
用贝叶斯公式
。但贝叶斯公式也是在上面那条条件概率的基础上,把P(ABi)替换成P(A|Bi)P(Bi),把P(A)替换成 P(AB1)+P(AB2)+P(AB3),再用一次条件概率,等于P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+P(A|B3)P(B3)
如何用
python编程解决“狼来了”问题?
答:
b.事件B表示“小孩可信”,
用
事件A*表示“小孩不可信”;事件 P(B)P(A/B)P(A/B*)概率 0.138 0.1 0.5 事件 P(B*)P(A*/B)P(A*/B*)概率 1-0.138 1-0.1 1-0.5 三、解决方案:使用语言:python 原理:
贝叶斯
概率 思路:小孩不说谎后,使用贝叶斯概率
公式
,计算小孩每次...
贝叶斯
网络基本原理
答:
量之间的条件依赖关系。BN 中每个节点( 除根节点外) 都有一个给定其父节点情况下的条件概率分布。2. 1. 1 贝叶斯网络定理 BN 是一种概率网络,即基于概率推理的图形化网络,这个概率网络的基础是
贝叶斯公式
。我们先来看一看贝叶斯基本公式。定义 2. 1 条件概率: 设 X、Y 是两个事件,且 P( X)...
概率的
公式
有哪些,分别
用
在什么场合?
答:
条件概率
用
在A 事件发生的情况下B事件发生的概率。概率乘法公式用在AB 同时发生时候。全概率公式用在A事件可以看作整体被B分割时候。
贝叶斯公式
用于先验和后验 较复杂精确时用边际分布密度
什么时候
用
全概率公式和
贝叶斯公式
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...
用贝叶斯如何
计算概率?
答:
设事件A1为选的是第一个罐子 设事件A2为选的是第二个罐子 设事件B为从罐子中取出12个筹码,其中8红,4蓝 据题意,需求P(A1|B)根据
贝叶斯公式
P(A1|B)= P(B|A1)P(A1)/P(B)=P(B|A1)P(A1)/[P(B|A1)P(A1)+P(B|A2)P(A2)]=[(0.7^8*0.3^4)]*1/2/[(0.7^8*0.3^...
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