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贝叶斯公式怎么用
贝叶斯
推理的案例
答:
但是Eddy用该问题让内科医生判断,结果95%的答案介于70%~80%,远高于7.8%。尽管
贝叶斯公式
只是一些简单的乘法、加法以及除法过程的结合,一个并没有学过该公式的人也有可能在推断中不自觉的应用这种方法,但是在包括上述乳腺癌问题在内的许多研究均发现,人们常常会犯类似的推理错误,称之为基础概率忽略(base-rate ...
贝叶斯
数学
答:
贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用
贝叶斯公式
对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是...
为什么
贝叶斯
计算出来的概率相加不等于1
答:
十年前的问题了,我答了也没人看,就当答给自己看吧。我工作中也遇到了这个问题。经过研究,我明白了这个问题的根源。其他几位答主只是在说理论上为何不可能。没人回答问主他的计算为什么会产生这个问题。问题的根源有两个:1
贝叶斯公式
,代入公式的各个条件,往往是并不能很精确的获得已知条件的。...
贝叶斯
定律感悟
答:
那么对当前的论断的相信程度,就有了基于数学推理的
公式
,
贝叶斯
定律:P(A|B)= P(B|A)·P(A)/P(B)P(A|B)的意思是当B发生时,与它有关系的A事件发生的概率,也就是你需要多大程度上相信它发生,而这也是我们需要知道的结果。那么我们先要知道事件A和B分别可能发生的概率P(A)和P(B),这个...
贝叶斯公式
的通俗解释
答:
贝叶斯公式
主要用来描述两个条件概率之间的关系。 扩展资料 贝叶斯公式主要用来描述两个条件概率之间的关系,比如事件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,所以贝叶斯公式主要是来陈述这种关系。
机器学习里的
贝叶斯
估计是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一...
答:
举个简单的例子,我们都知道抛一枚普通硬币,出现正面反面的概率各为1/2。如果现在正面出现9次,反面出现1次,那么用极大似然估计得到的概率就是P(正面)=9/10,P(反面)=1/10,显然是有偏差的。为了减小这个偏差,于是我们就
采用贝叶斯
估计方法。回忆一下
贝叶斯公式
,它是用来计算后验概率的,也就是...
贝叶斯
的理论概述
答:
贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用
贝叶斯公式
对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:1、已知类条件概率密度参数表达式和先验...
朴素
贝叶斯
的理解
答:
假设我们用加粗的 X 来表示,因为特征很多,加粗表示这是一个特征向量, X = x1,x2,...,Xn 。那么我们要求的就是基于这个条件下这个瓜是好瓜或者是坏瓜的事件的概率。就是求P("好瓜"|X)或者P("坏瓜"|X)。那这个
怎么
求呢?当然是
使用
上面的
贝叶斯公式
了。最终我们可以写出 来比较这两个...
如何用贝叶斯定理
建立贝叶斯网络?
答:
构建一个
贝叶斯
网络流程:根据前面贝叶斯网络的定义,我们可以初步的知道一个贝叶斯网络的构成,那么可以根据它的定义来构造一个贝叶斯网络,其实就是围绕着它的组成元素:DAG和节点参数与边的方向,下面分这两步来描述下
如何
构造一个贝叶斯网络。1.确定随机变量间的拓扑关系,形成DAG。这一步通常需要领域专家...
...若每人各开一枪,则目标被命中的概率,答案为0.95。用
贝叶斯怎么
...
答:
应该是1-(1-0.8)x(1-0.6)x(1-0.5)=0.96 不用
贝叶斯公式
:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A),只要算出没打中的概率,用一减就可以了。先验概率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.后验概率是指依据得到"结果"信息所计算出的最有...
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