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贝叶斯计算
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:
笔者在看《从
贝叶斯
方法谈到贝叶斯网络》的时候,看到这里,其实已经晕晕的了。P(A|B) 和 P(B|A) 之类的经常让人混淆,@待字闺中的陈老师给出了理解的一个关键点,区分出规律和现象,就是将A看成“规律”,B看成“现象”,那么贝叶斯公式看成:例如, 病人有明显的症状, 贝叶斯公式可以用来
计算
...
贝叶斯
公式
答:
思考题:胡润富豪榜国内上榜人士半数没有高学历,所以读书无用吗?你觉得这句话有道理吗?接下来先了解一下
贝叶斯
公式,然后我们再来讨论这道题。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。再来一个比较直观的,经典例子...
贝叶斯
规则
答:
朴素
贝叶斯算法
是假设各个特征之间相互独立。假设一种特定的癌症,发病率为人口的1%。 如果得了这种癌症,检查结果90%可能是呈阳性。 但是你并没有患癌症,检查结果还是呈阳性。所以,假设 如果你没有患上这种特定癌症,有90%可能性是呈阴性的。 这通常叫做 特异性 。问题:没有任何症状...
贝叶斯
公式的通俗解释
答:
贝叶斯
公式的用途在于通过己知三个概率来推测第四个概率。它的内容是:在 B 出现的前提下,A 出现的概率等于 A 出现的前提下 B 出现的概率乘以 A 出现的概率再除以 B 出现的概率。通过联系 A 与 B,
计算
从一个事件发生的情况下另一事件发生的概率,即从结果上溯到源头(也即逆向概率)。通俗地...
贝叶斯
定律
答:
心理学家所关心的是,一个不懂
贝叶斯
原理的人对上述问题进行直觉推理时的情形是怎样的,并将他们的判断结果与贝叶斯公式
计算
的结果做比较来研究推理过程的规律。因此有关这类问题的推理被称为贝叶斯推理。贝叶斯 出生于伦敦,毕业于爱丁堡大学,英国数学家。贝叶斯做过神甫,1742年成为英国皇家学会会员,1761...
概率论
贝叶斯
定理
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...
如何区分条件概率、乘法公式、全概率公式和
贝叶斯
公式
答:
条件概率 P(B/A)=P(AB)/P(A) P(A)不等于0 A 事件发生的情况下B事件发生的概率 乘法公式 P(AB)=P(A)P(B/A)=P(B)P(A/B)AB 同时发生时候
计算
方法 全概率公式 P(A)=P(B)P(A/B)+P(-B)P(A/-B)A事件可以看作整体 被B分割 时候计算方法
贝叶斯
公式 P(B/A)=P(B)P(A/...
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...
贝叶斯
公式如何进行推导?
答:
贝叶斯
公式是概率论中一个非常重要的定理,它描述了在给定相关事件的条件概率的情况下,如何
计算
反向条件概率。这个公式得名于英国数学家托马斯·贝叶斯。为了理解贝叶斯公式,我们需要先了解一些基本的概率论概念:事件A的概率表示为P(A),是指事件A发生的可能性大小。条件概率P(A|B)指的是在事件B已经...
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