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贝叶斯逆概率
条件
概率
估计
答:
式中:D代表一个特定数据事件。如果D包含的数据规模为1,则为两点统计范畴。如果D大于2,构成了多点统计范畴。但在实际应用中,构成数据事件重复数少,往往会删除节点以保证重复数。这样导致用于
概率
估计的数据事件D所包含的数据节点少,难以反映储层结构特征。而按照传统的条件概率估计方法,如
贝叶斯
条件概率估计...
概率
论的
贝叶斯
定理
答:
贝叶斯
定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展,用来描述两个条件
概率
之间的关系,比如P(A|B)和P(B|A)。按照定理6的乘法法则,P(A∩B)=P(A)·P(B|A)=P(B)·P(A|B),可以立刻导出贝叶斯定理:如上公式也可变形为例如:一座别墅在过去的20年里一共发生过2次被盗,别墅的主人有...
贝叶斯
定理进阶1:先验
概率
的重新理解
答:
从这个角度上来讲,先验
概率
是基于过去的观测,更确切的说是过去所有的历史观测下得到的原因i的发生的概率。可是这样一来,某个原因i的先验概率 P(原因 i) ,实际上不就变成了后验概率 P(原因i|历史上的观测) 了么?那我们之前学的
贝叶斯
定理,还能够针对这种情况么?先说结论:答案是肯定的。
在
贝叶斯
定理的应用过程中,先验
概率
要怎么计算?
答:
贝叶斯
定理先验
概率
贝叶斯定理 (Bayes Theorem)Bayes theorem, given by Reverend Thomas Bayes and thus named after him, is a method to find the probability of an event whose occurrence is dependent on some other event’s occurrence. In simple words, using the Bayes theorem, we can ...
从三个例子理解
贝叶斯
定理
答:
Time Flies
贝叶斯
定理 推荐阅读:如何理解贝叶斯公式?条件
概率
,全概率,贝叶斯公式理解 警察抓酒鬼 问题描述:酒鬼有90%概率外出喝酒,只有
可能
在A、B、C三个酒吧,概率相等,警察想去抓酒鬼,已知去了前两个酒吧都没抓到他,求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。自己的解法:用A、B代替前两个酒吧,C...
全
概率
事件和
贝叶斯
公式解释
答:
全
概率
事件是指一个随机事件可以由多个互不相容的事件组成,每个事件发生的概率和为1。换言之,全概率事件是指一个随机事件在发生之前可以被分解成多个不同的条件下的事件,每个条件下事件的概率和为1。全概率事件可以用来求解复杂事件的概率,例如在多个条件下,某一事件的概率是多少。
贝叶斯
公式是概率论...
全
概率
公式和
贝叶斯
公式的成立条件是什么呢?
答:
在一个复杂事件Q中,整个事件被分为(B1,B2,B3...Bn)块,且它们之间没有交叉,称为事件Q的一个划分,如果叫你求在这个复杂事件Q中事件A发生的
概率
,这样就可以使用全概率公式;
贝叶斯
是全概率公式的逆问题,条件应该是一样的
数据挖掘十大经典算法之朴素
贝叶斯
答:
朴素
贝叶斯
分类 常用于文本分类 ,尤其是对于英文等语言来说,分类效果很好。它常用于垃圾文本过滤、情感预测、推荐系统等。1、 需要知道先验
概率
先验概率是计算后验概率的基础。在传统的概率理论中,先验概率可以由大量的重复实验所获得的各类样本出现的频率来近似获得,其基础是“大数定律”,这一...
贝叶斯
影响因素间是无联系的吗?
答:
1763年发表了这方面的论著,对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。
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。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...
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。
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