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贝叶斯先验概率怎么计算
解释一下
贝叶斯
公式?
答:
与已知的
先验概率
相结合,得出在观测到这些数据后事件发生的概率。
贝叶斯
公式在统计学、机器学习和人工智能等领域具有广泛应用,例如在分类问题中,可以利用贝叶斯公式
计算
后验概率,并将其用于决策和预测。它提供了一种更新概率估计的框架,使得我们能够在获得新的信息后,重新评估事件发生的可能性。
为什么
先验概率
要用全概率公式
计算
?
答:
早在18世纪,英国学者
贝叶斯
(1702~1761)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P(H[i]|A)。
为什么要
计算先验概率
?
答:
早在18世纪,英国学者
贝叶斯
(1702~1761)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P(H[i]|A)。
全
概率
事件和
贝叶斯
公式解释
答:
B 发生的概率。
贝叶斯
公式的重要性 贝叶斯公式在于它可以将事件的概率从一种
先验概率
转换为另一种后验概率,即在已知一些先验条件下,
计算
某一事件的概率。这在实际应用中非常有用,例如在医学诊断、金融风险评估、机器学习等领域,都可以使用贝叶斯公式来计算事件的概率,从而做出更加准确的判断和决策。
贝叶斯
定理进阶1:
先验概率的
重新理解
答:
在`坐飞机遇见颠簸'的例子中,你其实不仅仅是依赖当前碰到的飞机颠簸这个证据来进行判断,而是用过去历史上累积下来的所有与飞机安全性相关的数据进行判断。此外,原始
贝叶斯
定理中
的先验概率
P(原因i)} ,表面上不基于任何观测,但实际上是基于历史上的所有观测,即 P(原因i|历史上所有证据} 。换句...
概率的
五个基本运算公式是什么?
答:
IV.
贝叶斯
公式 贝叶斯公式适用于多个互相独立的事件的概率求解,即求解某一事件的条件下其他事件发生的概率。公式为P(Aj|B)=(B|Aj)×P(Aj)/∑(i=1~n)P(B|Ai)×P(Ai),其中Aj表示特定的事件,P(Aj)表示事件Aj发生
的先验概率
,P(B|Aj)表示在事件Aj发生的条件下事件B发生的后验概率。V....
贝叶斯
定理
答:
所以
贝叶斯的
底层思想为: 如果掌握了一个事情的全部信息,就可以
计算
出一个客观概率(古典概率、正向概率),但是绝大多数决策面临的信息都是不全的,在有限信息的条件下,尽可能预测一个好的结果,也就是在主观判断的基础上,可以 先估计一个值(
先验概率
),然后根据观察的新信息不断修正(可能性...
简单介绍
先验概率
和后验概率
答:
简介 '后验概率' 相关的学术图片后验概率是指在得到"结果"的信息后重新修正的概率,如
贝叶斯
公式中的,是"执果寻因"问题中的"因".
先验概率
与后验概率有不可分割的联系,后
验概率的计算
要以先验概率为基础. 解释 1、当根据经验及有关材料推测出主观概率后,对其是否准确没有充分把握时,可...
贝叶斯概率的
研究思路有哪些?
答:
4.贝叶斯公式:
贝叶斯概率的
核心是贝叶斯公式,它用于
计算
后验概率。贝叶斯公式的形式如下: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。5....
数据挖掘-朴素
贝叶斯
算法
答:
我们需要根据身高、体重、鞋码判断是男是女,则Y就是性别,X就是(身高、体重、鞋码)这一组特征。如果我们要先
算
是男
的
概率,则
先验概率
就是 ,而后验概率则是我们未来将要输入的一组特征已知的情况下,Y=男的概率(要预测的分类的概率),这样的话,根据
贝叶斯
定理,我们就可以用 来求出 ,...
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