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贝叶斯公式怎么理解
贝叶斯定理
(转载)
答:
如果还不懂
怎么
算出来的,可以看我之前写的科普概率的回答: 猴子:如何
理解
条件概率? 而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么,而是摸出一个球,通过观察这个球的颜色,来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。 这个预测其实就可以用
贝叶斯定理
来做。贝叶斯当...
贝叶斯
规则
答:
全概率公式证明依据:P(A)=P(AS)=P(AB1)+P(AB2)...+P(ABn)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...P(A|Bn)P(Bn) S是样本空间,B1,B2,...,Bn是S的划分
贝叶斯公式
:设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B1,B2,..,Bn为S的一个划分,且P(A)>0,P(Bi)>0(i=1,2,3,...
先验概率、后验概率、
贝叶斯公式
、 似然函数
答:
而后验概率,就像是在数据的光照下,对先验进行调整和更新。它在条件概率的计算中起着关键作用,如著名的最大后验概率(MAP),是基于新信息对原有信念的校正。贝叶斯的魔力:公式中的概率魔术
贝叶斯公式
,就像一个神奇的方程,它逆转了因果关系,以先验概率为前提,通过似然函数,为我们揭示了从结果推断...
贝叶斯
判别法的基本思想是什么?
答:
2、贝叶斯判别 朴素贝叶斯的算法思路简单且容易
理解
。理论上来说,它就是根据已知的先验概率 P(A|B),利用
贝叶斯公式
求后验概率P(B|A),即该样本属于某一类的概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该样本所属的类。通俗地说,就是对于给出的待分类样本,求出在此样本出现条件下各个类别出现的概率...
贝叶斯
法则的相关原理
答:
学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h,h被称为极大后验假设(MAP)确定MAP的方法是用
贝叶斯公式
计算每个候选假设的后验概率,计算式如下:h_map=argmaxP(h|D)=argmax (P(D|h)*P(h))/P(D)=argmax P(D|h)*p(h) (h属于集合H)最后一步,去掉了P(D),因为它是不...
贝叶斯公式
不好
理解
答:
使用
贝叶斯公式
找出原因的概率,全概率公式,用找到的结果的概率,而且比较容易了解的两个公式闪亮协会。贝叶斯公式的例子在这本书中,标题的已知条件和要求互换的可能性,结果成为需求的原因,全概率公式。例如全概率公式,找到这本书,标题的已知条件和要求互换,寻找原因的概率成为从结果来看,使用贝叶斯公式...
什么是
贝叶斯
判别
答:
贝叶斯判别是根据最小风险代价判决或最大似然比判决,是根据贝叶斯准则进行判别分析的一种多元统计分析法。贝叶斯判别的基本思想 贝叶斯判别法的基本思想是:设有两个总体,它们的先验概率分别为q1、q2,各总体的密度函数为f1(x)、f2(x),在观测到一个样本x的情况下,可用
贝叶斯公式
计算它来自第k个...
神奇的
贝叶斯定理
答:
就像这个神奇的
贝叶斯定理
,原理多看几遍其实很简单,但是上学那会儿
怎么
总是学不会呢?大概上学的时候,只是单纯的记忆公式,而数学是对现实的高度抽象,恰恰是人类大脑所不擅长的领域,而工作后带着实际问题去学习数学,符合人类从具体走向抽象的认知规律,故而能够
理解
。贝叶斯定理正是在这个背景下,被我...
朴素
贝叶斯
是什么?
答:
比如我们都知道去赌场会十赌九输,此是以前的经验,即为先验概率,也或者大家都知道抛硬币时上下面第一次都是1/2概率,这均为先验概率;如果发现一个人准备跳楼,那么此时他是因为赌博导致的概率是多少?此为后验概率。有了先验概率和后验证概率
理解
,结合
贝叶斯
定量即可计算出概率信息值。接着,朴素...
贝叶斯
分类器
答:
贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法。其核心思想建立在
贝叶斯定理
之上。关于
贝叶斯公式
的
理解
有多种说法,其中 “执果寻因” 是我个人比较偏好的一种理解,也就是说把 看作 的因,把 看作 的果。当我们观察到 时,希望知道是何种 导致了B的可能性最大...
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