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贝叶斯推理解决的是正向概率问题
贝叶斯
原理及应用
答:
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
论中的一个定理,这一定理可用一个数学公式来表达,这个公式就是著名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的:假定B1,B2,……是某个过程的若干
可
...
贝叶斯
定理研究意义
答:
在概率学的视角中,关注的是如何通过客观的公式和规则,精确计算出概率。而心理学则侧重于
理解
人们在主观层面对概率信息的处理方式,即认知加工过程中的规律。特别是
贝叶斯推理
,它关注的是条件
概率问题
,即在已知部分信息的前提下,如何更新和调整对未知事件的概率估计。贝叶斯推理的研究对揭示人类如何处理...
贝叶斯
网络的用途
答:
将症状、年龄、性别等因素作为父节点,通过训练数据学习网络结构和参数,然后输入新的数据进行
推理
,得出患病
概率
。这样的推理过程可以帮助医生进行辅助诊断,提高诊断的准确性。总之,
贝叶斯
网络是一种强大的建模和推理工具,可以用于
解决
各种不确定性
问题
,为决策和规划提供有力的支持。
贝叶斯
公式的通俗解释
答:
即从结果上溯到源头(也即逆向概率)。通俗地讲就是当你不能确定某一个事件发生
的概率
时,你可以依靠与该事件本质属性相关的事件发生的概率去推测该事件发生的概率。用数学语言表达就是:支持某项属性的事件发生得愈多,则该事件发生的
的可能性
就愈大。这个推理过程有时候也叫
贝叶斯推理
。
贝叶斯
网络基本原理
答:
结构模型是一个有向无环图,每个节点则表示一个随机变量,是对于状态、过程、事件等实体的某个特性的形象描述,其中的有向边则表示随机变 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
...
怎样用非数学语言讲解
贝叶斯
定理
答:
贝叶斯推理的问题
是条件
概率推理问题
,这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。 贝叶斯定理的定义 [编辑本段] 贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1761)曾提出计算条件概率的公式用来
解决
如下...
贝叶斯
定律什么是贝叶斯定理
答:
18世纪,英国学者托马斯·
贝叶斯
提出了一个计算条件概率的公式,用以
解决
一类特定
问题
。这个问题涉及互斥事件H1, H2等构成的全集,已知每个事件
的概率
P(Hi),以及在观察到事件A与这些事件相伴出现时,条件概率P(A/Hi)。贝叶斯定理,也就是著名的公式,表述如下:P(Hi/A) = P(Hi) * P(A/Hi) / ...
贝叶斯推理的
名词详解
答:
作为一种推理方法,
贝叶斯推理是
从概率论中的贝叶斯定理扩充而来。贝叶斯定理断定:已知一个事件集Bi(i=1,2,...k)中每一Bi
的概率
P(Bi),又知在Bi已发生的条件下事件A的条件概率P(A/Bi),就可得出在给定A已发生的条件下任何Bi的条件概率(逆概率)P(Bi/A)。即P(Bi/A)=P(Bi)P(A/Bi)/(P...
概率推理
定义
答:
概率就是研究在某种条件下,随机现象出现的规律。人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论
的概率
作出估计,这类推理称
为概率推理
。1、
贝叶斯
定理
是概率
论中的一个结论,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。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...
贝叶斯
公式和全
概率
公式的区别
答:
贝叶斯定理也称
贝叶斯推理
,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来
解决
如下一类
问题
:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们
的概率
P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现,且已知条件概率P(A/H[i]),求...
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