全概率公式、贝叶斯公式推导过程
原文:https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html 全概率公式、贝叶斯公式推导过程 （1）条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional ...
原文：贝叶斯公式推导
基本概念 样本空间： 试验所有可能结果 gt 一个试验所有可能结果的集合，用 表示。所以P 事件：样本空间的一个子集。用A B C表示。 条件概率 其实P A B 与P AB 很相似，即 A和B都会发生 。 我们换一句话来解释这个P AB ： 在所有可能的结果下，a和b都发生的概率 。而这个 所有可能的结果的概率 就是样本空间的概率，也就是 。 用条件概率来表示就是 P AB P AB P 即： ...
2018-08-21 16:45 0 2604 推荐指数：
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（1）条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) （2）乘法公式 ...
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贝叶斯公式
假设已知先验概率P(ωj)，也知道类条件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，处于类别ωj，并具有特征值x的模式的联合概率密度可写成两种形式： p(ωj,x) = P(ωj|x)p(x) = p(x|ωj)P(ωj) 整理后得出贝叶斯公式（只有两种类型的情况下） 下面分别介绍一下后 ...
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