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贝叶斯公式和条件概率的区别
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...
p. c.什么意思?
答:
概率的
计算可以基于
不同
的方法和模型,如古典概型、几何概型、
条件概率
、贝叶斯推断等。常见的概率计算方法包括事件的频率统计、利用概率分布函数(如正态分布、伯努利分布等)进行计算,以及应用
概率公式
(如全概率公式、
贝叶斯公式
等)。概率的计算有助于解决与随机事件相关的问题和决策。2. C(Combination...
贝叶斯公式
怎么理解
答:
1、贝叶斯法则通俗解释是: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,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。2、
贝叶斯定理
是关于随机事件A和B的
条件概率
(或
边缘概率
)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
一道
概率
论
与
数理统计的题
答:
P(B1)=P(B2)=50%,由
Bayes公式
:P(B1|A)=P(A|B1)P(B1)/(P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2))=0.05*0.5/(0.05*0.5+0.0025*0.5)具体结果就不帮你计算了,要想弄懂这两个公式前提是明白什么是
条件概率
,建议阁下找一本《概率论与数理统计》的书,第一章就会有这...
贝叶斯公式
:对有关
概率
分布的主观判断进行修正的标准方法
视频时间 00:50
如果概率是p,那么
条件概率
又是什么呢?
答:
减法公式P(A-B)=P(AB的逆)=P(A)-P(AB)对立事件P(A的逆)=1-P(A)独立事件P(AB)=P(A)P(B)5,
条件概率
P(BIA)=P(AB)/P(A) P(AIB)=P(AB)/P(B)6.全
概率公式
解题步骤1设A为发生的事件 2找出完备事件组 3写出P(B)及P(AIB) 代入全概率公式P(A)=P(B)P(AIB)
贝叶斯公式
P(...
概率
统计设随机变量X的分布律为P(X=k)=1/2^k(k=1,2```),求P(X为奇数...
答:
sum(f(k),a,b)表示对f(k)进行累加,从a到b sum(P(X=k),0,正无穷)=1(即
概率
和为1)又因为sum((λ^k)/k!,0,正无穷)=e^λ(由e^x的泰勒级数可知)所以a=e^(-λ)E(X)=1/2+2/4+3/8+4/16+5/32...2E(X)=1+2/2+3/4+4...
确定勘探井位的识别
概率
和伪熵标准
答:
方程(10)的假设说明,综合构造变量和综合物性变量的
条件概率
密度 和 ,可以被分别解释为相应变量条件概率密度的线性组合。 在方程(10)的假设条件下,并不要求gS(x)和gR(x)是已知的,但却要求每一个变量2(x)所对应的条件密度 是已知的。 利用
贝叶斯公式
,可以得到 数学地质和地质信息 或 数学地质和地质信息 ...
图解机器学习 | 朴素
贝叶斯
算法详解
答:
计算的艺术:概率的舞者 在朴素贝叶斯的舞步中,计算后验概率是关键一环。通过训练样本,我们计算待分类样本属于每个类别的概率,这涉及到对
条件概率的
估算。流程中,首先要计算每个特征属性在
不同
类别下的条件概率,接着利用
贝叶斯公式
来整合这些信息,为分类决策提供依据。在文本分类的领域,朴素贝叶斯有两...
贝叶斯定理
(转载)
答:
如果还不懂怎么算出来的,可以看我之前写的科普
概率的
回答: 猴子:如何理解
条件概率
? 而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么,而是摸出一个球,通过观察这个球的颜色,来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。 这个预测其实就可以用
贝叶斯定理
来做。贝叶斯当...
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