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贝叶斯公式的概念
【理论篇】
贝叶斯
算法概述
答:
这个就是逆向概率,我们实现并不知道黑球和白球的分布。现实世界中,应用更广泛的也是逆向概率,因为人类的观察能力是有限的,比如观察海洋生物的多样性,计算一批产品中的残次品概率等等,我们是无法统计到所有样本的。我们先来看一下
贝叶斯公式
,不需要记住,只需要先有个大概印象就好。场景来了:假设某个...
贝叶斯公式的
意义
答:
贝叶斯公式是一种用于计算条件概率的数学公式,通常用于统计学和人工智能领域的分类问题。它的核心思想是在已知某些事件的条件下,计算另一个事件发生的条件概率。
贝叶斯公式的
意义在于,它可以帮助我们在不确定性条件下对事件进行分类和概率估计。例如,在医学诊断方面,贝叶斯公式可以帮助医生根据一些症状判断...
朴素
贝叶斯
分类所涉及的贝叶斯推理
公式
答:
P(Cb)是在抛掷硬币前我们对于硬币是有偏向的概率的“猜测”,即先验概率。而P(Cb|H)是硬币抛掷结果出来后,我们对于硬币是有偏向性的概率的重新“猜测”,即后验概率。P(H|Cb)等于0.75, P(Cb)等于0.5;而P(H)等于P(H|C)*P(C) + P(H|Cb)*P(Cb),等于0.625。根据
贝叶斯公式
,我们...
贝叶斯
Bayes定理
是怎么想出来的?
答:
看了
贝叶斯定理
,大多数文章都一步步解释
贝叶斯公式
,用抽象的实例如计算发病率,计算吸毒率甚至计算渣女的概率解释这个伟大的公式,又为此搞出一堆“先验率”、“后验率”等抽象的词汇解释公式内涵。一个命题还没有说清楚又搞出一些新词汇、新
概念
反而污染了公式本身的纯粹性和朴实性。我们试图想象贝叶斯...
概率论基础3——条件概率
答:
贝叶斯公式
:从先验到后验的转变:在决策过程中,先验概率(P(A))是事件发生前的预期,而后验概率(P(B|A))则是在已知A发生后,B发生的概率。贝叶斯公式将这两个
概念
紧密联系,通过调整,我们可以根据新的信息更新对事件的认知。以一个实际问题为例,假设极低概率的疾病患者在医院的检查中,被...
贝叶斯
原理
答:
贝叶斯原理是一种用于推断某一事件的可能性的数学理论,基于条件概率和
贝叶斯公式
。它认为,我们可以利用已有的先验知识来更新对某一事件的判断。具体来说,贝叶斯原理可以表述为:在已知先验概率P(A)的情况下,考虑到某一观察结果B的发生,我们可以用贝叶斯公式来计算在此观察结果下的后验概率P(A|B)。
贝叶斯定理
计算怎么做?
答:
贝叶斯定理
便是基于下述
贝叶斯公式
:请点击输入图片描述 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)上述
公式的
推导其实非常简单,就是从条件概率推出。根据条件概率的定义,在事件B发生的条件下事件A发生的概率是 P(A|B)=P(A∩B)/P(B)同样地,在事件A发生的条件下事件B发生的概率 P(B|A)=P(A∩B)/P(...
联合概率链式法则、条件概率、全概率、
贝叶斯公式
、信息轮等不同...
答:
贝叶斯公式
就是当已知结果,问导致这个结果的第i原因的可能性是多少?执果索因!贝叶斯公式:在已知条件概率和全概率的基础上,贝叶斯公式是很容易计算的:P(A,B,C,...,X) 即为ABC..X等多个事件的联合概率,而求联合概率密度用到链式法则 链式法则 : P(A,B,C,...,X) = P(A)ͺ...
贝叶斯的
理论概述
答:
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概率。2、利用
贝叶斯公式
转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了逆概率这个
概念
,并把它作为一种普遍的推理方法提出来。
贝叶斯定理
原本是概率论中的一个...
全概率和
贝叶斯公式的
区别与联系
答:
此外,全概率公式和
贝叶斯公式
之间也存在联系。实际上,贝叶斯公式可以通过全概率公式推导得到。具体来说,如果我们将全概率公式中的事件A换成事件B,事件B换成事件A,就可以得到贝叶斯公式。总结一下,全概率和贝叶斯公式是概率论中两个相关但不同
的概念
。全概率公式用于计算事件的概率,贝叶斯公式用于计算...
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