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先验概率公式
为什么
先验概率
要用全
概率公式
计算?
答:
对一个较复杂的事件A,如果能找到一伴随A发生的完备事件组B1、B2```,而计算各个B的概率与条件概率P(A/Bi)相对又要容易些,这是为了计算与事件A有关的概率,可能需要使用全
概率公式
和Bayes公式。1、全概率公式为概率论中的重要公式,它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的...
什么是全
概率
事件和贝叶斯
公式
?
答:
贝叶斯
公式
的一般形式为:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。其中,P(A|B) 表示在事件 B 发生的条件下事件 A 发生的概率;P(B|A) 表示在事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率;P(A) 表示事件 A 发生的
先验概率
;P(B) 表示事件 B 发生的概率。贝叶斯公式的重要性 贝叶斯公式在于它...
宝马
概率
问题
答:
若B有车(
先验概率
P=1/3),那此时主持人有A和C两个选择,假设他以K的概率打开C(一般K=1/2,但我们暂把它设成变量);若C有车(先验概率P=1/3),那主持人打开C的概率为0(只要他不傻。。。)已知他打开了C,那根据贝叶斯
公式
——这里P(M|N)表示N事件发生时M事件发生的概率:P(B...
真的理解贝叶斯
公式
吗
答:
则P(A)可以用全
概率公式
展开:P(A)=P (A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)。贝叶斯公式表示成:P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/(P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn));常常把P(Bi|A)称作后验概率,而P(A|Bn)P(Bn)为
先验概率
。而P(Bi)又叫做...
后
验概率公式
答:
后
验概率公式
:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。后验概率:后验概率是信息理论的基本概念之一,指在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。设A的
先验概率
为P(A),假设由A得到B的概率为P(B|A),那么由B再重新修正A,得到的就是A的后验...
条件
概率
怎么求?
答:
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/B) / ( P(B)P(A/B)+P(-B)P(A/-B) )在条件和全概率的基础上的变形 用途很广 主要用于
先验
和后验 较复杂精确时用边际分布密度 ...
朴素贝叶斯分类器的含义是什么?
答:
1、贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础,贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合
先验概率
和后验概率,即避免了只使用先验概率的主观偏见,也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的...
统计学的方差分析表中,p值怎么计算呀?有没有
公式
或者什么
答:
P值的计算
公式
:=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时;=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时;=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时;其中,Φ(z0)要查表得到。z0=(x-n*p0)/(根号下(np0(1-p0)))最后,当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之,则不能否定...
序列标注任务常用方法
答:
观测独立性假设:假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫链的状态,与其他观测即状态无关.观测
概率
的
公式
可以表达如下: 将发射概率和转移概率相结合,得到整个句子最后的公式:相对于HMM,CRF有两个优势 令 是观测序列, 是状态序列, 是 CRF 模型的参数,则 的条件概率是: 其中 是 ...
如何理解 95% 置信区间?
答:
我说下我的理解:比如,我们要根据一系列样本来估计参数a那么,我们可以定义这样的一个量:它由a表示,但它的
分布
,却不依赖于a。我们将这个量称作枢轴量。例如,如果a是方差已知的正态分布的均指,设样本均值是,那么,服从已知的正态分布,我们就可以称作b是枢轴量。容易看出,枢轴量有两点性质:1...
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