原文:条件概率,联合概率,边缘概率及独立事件,古典概型

深入学习机器学习 分布式算法才发现概率与统计,线代都很重要,下面我简单串一下如题目所示的知识 第一步: P A B 是在条件B发生的情况下A发生的概率,P AB 是条件A与B同时发生的概率。关于条件概率 联合概率的例子我在最后一步骤举出,如独立事件和古典概型都懂,则请跳至最后一步看例子先记牢靠公式: 在这里,可以按照下图来理解:P AB 等于图中的A交B的部分的概率,而P A B 等于A交B的面 ...

2020-07-30 14:37 0 641 推荐指数:

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联合概率条件概率边缘概率

联合概率分布 例子 Y=数字牌 Y=人头牌 X=红色 3/16 6/16 X=黑色 6/16 1/16 对于离散的随机变量,联合 ...

Fri May 21 01:25:00 CST 2021 0 993
条件概率 联合概率 边缘概率复习

设有离散分布如图所示: X的边缘概率 = (X,Y)联合概率中将X固定,所有Y的可能分布概率做加和(这里针对离散分布,如果是连续分布则求积分)= Y发生后X发生的条件概率*Y发生的边际概率 ...

Thu Nov 30 19:37:00 CST 2017 0 2196
联合概率边缘概率条件概率

1.条件概率 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) 分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件 ...

Fri Nov 30 21:42:00 CST 2018 0 5583
联合概率边缘概率条件概率 概念总结

联合概率边缘概率条件概率 概念总结 一、总结 一句话总结: 条件概率: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) 联合概率联合概率指的是包含多个条件 ...

Sun Nov 08 03:54:00 CST 2020 0 735
概率笔记2——古典

  上一章中通过几个示例对概率进行了初步介绍,从本章开始,将系统地介绍概率的相关知识。 基本概念   概率研究的是随机现象背后的客观规律——我们对随机没有兴趣,感兴趣的是通过大量随机试验总结出的数学模型。 随机试验   顾名思义,这个概念正如其名字一样。假设n个试验E= {E1,E2 ...

Sat Apr 21 01:02:00 CST 2018 1 3021
联合概率、边际概率条件概率

1、联合概率,边际概率条件概率的概念: 联合概率:个体落入第(i,j)个格子的概率 边际概率:行/列联合概率之和 条件概率:在给定解释变量取值的情况下,结果变量的概率分布 某离散分布: 2、联合概率、边际概率条件概率的关系: 其中, Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率 ...

Tue Oct 08 01:18:00 CST 2019 0 350
联合概率边缘概率条件概率之间的关系&贝叶斯公式

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 ...

Sun May 30 17:23:00 CST 2021 0 2088
条件概率事件独立

目录 条件概率 乘法公式 全概率公式 贝叶斯公式 条件概率 已知事件 \(B\) 发生的条件事件 \(A\) 发生的概率,记作 \(P(A|B)\) 。 条件概率公式: \[P(A|B) = \frac{P(A\cap B)}{p(B ...

Tue Sep 07 02:00:00 CST 2021 4 70
 
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