一 贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 条件概率 概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P A 。 条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P B A 。 今天有 的可能性 ...
2020-02-16 17:15 0 679 推荐指数：
二、朴素贝叶斯分类器 1、相关三概率 给定 N 个类别，设随机样本向量x={x1,x2,…,xd} ，相关的三个概率： （1）先验概率P(c) ：根据以前的知识和经验得出的c类样本出现的概率，与现在无关。 （2）后验概率P(c|x) ：相对于先验概率而言，表示x 属于c类的概率 ...
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P ...
全概率公式和贝叶斯公式 一、总结 一句话总结： 全概率就是表示达到某个目的，有多种方式（或者造成某种结果，有多种原因），问达到目的的概率是多少（造成这种结果的概率是多少） 贝叶斯公式就是当已知结果，问导致这个结果的第i原因的可能性是多少？执果索因！ 1、条件概率 意义及意义例子 ...
一、条件概率公式 举个例子，比如让你背对着一个人，让你猜猜背后这个人是女孩的概率是多少？ 直接猜测，肯定是只有５０％的概率，假如现在告诉你背后这个人是个长头发，那么女的概率就变为９０％。 所以条件概率的意义就是，当给定条件发生变化后，会导致事件发生的可能性发生变化。 条件概率由文氏 ...
【监狱风云】法外狂徒小崔又偷又抢，只为帮你搞懂全概率和贝叶斯公式_哔哩哔哩_bilibili 注解： 1.全概率公式说的是：我从3个人兜里面偷钱，我偷到真钱的概率是多少？是告诉你已知 ...
全概率公式 设 $B_{1},B_{2},...,B_{n}$ 是一个完备事件组且都有正概率，则对任一个事件 $A$ 有 $$P(A) = \sum_{i=1}^{n}P(AB_{i}) = \sum_{i=1}^{n}P(B_{i})P(A|B_{i})$$ 将复杂的事件划分为简单 ...
这次主要介绍的是多个随机变量之间的关系，主要涉及联合概率，边缘概率，条件概率这三种关系，还有一个利用他们之间关系导出的非常重要的公式：贝叶斯公式 1.联合概率联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)或P(a,b)，有的书上也习惯记作P(ab)，但是这种记法 ...
【概率论】条件概率，全概率公式，贝叶斯公式_哔哩哔哩_bilibili 注解： 1.条件概率等式的右边，要有个分母，这样的情况下，等式左边的值才是一个大于0小于1的值。 ...
