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正类的先验概率
IPRIOR是什么意思?
答:
IPRIOR是什么意思?这个问题需要从数据挖掘和机器学习的角度来回答。IPRIOR是指在类别
先验概率
的分布条件下,基于Bayes规则的最优化问题中
的先验
。IPRIOR可以大大提高分类器的精确度。IPRIOR的应用不仅仅局限于分类问题,还可以用于其他机器学习应用,如聚类分析。IPRIOR在聚类分析中可以用来估计
先验分布
,这样...
概率
论基础3——条件概率
答:
在现实生活中,许多概率问题的解答往往依赖于特定的条件,就好比想了解在家感染新冠病毒
的概率
,这需要考虑诸多因素,如政策变化、所在地区的风险等级等。条件概率,正是在这种背景下,为我们提供了一个精确求解这类问题的工具。条件概率的基本概念:设随机试验E中,A和B是两个事件,且B并非不
可能
事件,即...
概率
论+抽样
分布
答:
概率:刻画事件发生可能性大小的数量指标 频率是一个比值,随着试验次数的增加,会趋近于一个值,就是统计概率(后验概率)古典概型(先验概率):基本事件有限个+所有基本事件的发生是等可能
的 先验概率
和后验概率:先验概率就是指“第一印象,假设”,后验概率是指“印象改变,实验修正”主观概率:因...
朴素贝叶斯:虽然天真但是有用
答:
所有的特征之间是独立的(实际上对于大多数场景,这个假设并不成立..这也是太天真的原因)...于是乎,上面的公式就可以化简为: 在给定输入的情况下 是一个常量, 于是我们可以忽略它从而得到这样一个分类规则: 当然,对于给定的训练数据, 也是个定值,即
先验概率
...可以用
类 的
样本在整个训练集...
概率分布
-贝叶斯定理
答:
特点:贝叶斯定理广泛应用于决策分析。
先验概率
基本由决策者直接估计。在选择最佳决策时,会在取得样本信息后计算后验概率供决策者使用 === 分布中,容易理解的是正态分布和指数分布。印象中常说的是正态分布。该部分进度落后尚未完全消化
概率
推理定义
答:
通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。2、贝叶斯法则可表述为:后验概率=(似然度*
先验概率
)/标准化常量也就是说,后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。另外,比例Pr(B|A)/Pr(B)...
概率
问题,某酒鬼有90%的日子都喝酒,只去固定三家酒吧。找了两家酒吧,没...
答:
多事件的同时发生的几率=每个事件发生
的几率
相乘 此题一共两个事件:1.酒鬼出来事件;2,酒鬼去哪家酒吧事件 该日酒鬼在第三家酒吧的几率=酒鬼出来的几率(90%)*酒鬼所去酒吧正好是第三家的几率(1/(3-2))=90 这么来想一下 某酒鬼有100%的日子都喝酒,只去固定三家酒吧。找了两家酒吧,没有...
贝叶斯决策论及贝叶斯网络
答:
可以看到前边判别
类别的
决策树,bp,svm都是判别式模型。(从这里看出我们的终极目标还是去计算 p(c|x) ,符合现实的要求。)根据贝叶斯定理,要求联合
概率分布
,可以通过 p(c )*p(x|c)/p(x) 来得到,前者是类
先验概率
,后者是类条件概率,或者称似然。 p(x) 是用于归一化的证据因子,对于...
贝叶斯公式如何应用?
答:
贝叶斯公式的标准形式如下:P(H|E) = P(E|H) * P(H) / P(E)其中:P(H|E) 是在给定证据E的情况下,假设H成立的概率(后验概率)。P(E|H) 是在假设H成立的情况下,出现证据E的概率。P(H) 是假设H成立
的先验概率
,即在没有考虑任何证据之前,我们对假设H成立的信念程度。P(E) 是...
叶贝斯定理是什么
答:
在有些关于概率的解说中,贝叶斯定理(贝叶斯更新)能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。2、贝叶斯法则可表述为:后验概率=(似然度*
先验概率
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