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贝叶斯公式运算
如题所述
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推荐答案 2016-02-26
贝叶斯公式运算是在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设。
最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。
1.贝叶斯法则机器学习的任务:在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设。
最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。
2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识如果没有这一先验知识,可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率。类似地,P(D)表示训练数据D的先验概率,P(D|h)表示假设h成立时D的概率。机器学习中,我们关心的是P(h|D),即给定D时h的成立的概率,称为h的后验概率。
3.贝叶斯公式贝叶斯公式提供了从先验概率P(h)、P(D)和P(D|h)计算后验概率P(h|D)的方法p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D),P(h|D)随着P(h)和P(D|h)的增长而增长,随着P(D)的增长而减少,即如果D独立于h时被观察到的可能性越大,那么D对h的支持度越小。
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其他回答
第1个回答 2015-07-21
本回答被提问者采纳
第2个回答 2015-07-21
解析:由贝叶斯公式可得
P(D|A)=P(DA)/P(A)=[P(D)P(A|D)]/[P(D)P(A|D+P(D非)P(A|D非)]
=0.0004*0.95/(0.0004*0.95+0.9996*0.10)=0.0038
选D
第3个回答 2016-01-05
若A1.....,An是完备事件组,p(B)>0, p(A)>0, i=1,2,...,n, 则
n
P(Aj|B)=P(Aj)p(B|Aj)/∑p(Ai)p(B|Ai), j=1,2.....n
i=1
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