贝叶斯公式是什么？

Question

如题所述

Answer 1

贝叶斯公式是概率论中一条基本的定理，用于计算在给定先验信息的情况下，更新某一事件的概率。公式以概率论家 Thomas Bayes 的名字命名，形式如下：

贝叶斯公式描述了在观察到新数据（B）之后，我们如何更新对某个事件（A）的概率估计。它在统计学、机器学习、人工智能等领域中广泛应用，特别是在处理不确定性和概率推理的问题中。

这个公式对于许多问题都是有用的，例如垃圾邮件过滤、医学诊断、机器学习分类等领域。通过不断更新先验信息，我们可以得到更准确的概率估计。

Answer 2

全概率公式P（A）=P（A|B1）P（B1）+P（A|B2）P（B2）+...+P（A|Bn）P（Bn）；贝叶斯公式P（A∩B）=P（A）*P（B|A）=P（B）*P（A|B）。

贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则，尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。
这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。