目錄 條件概率 乘法公式 全概率公式 貝葉斯公式 條件概率 已知事件 \(B\) 發生的條件下事件 \(A\) 發生的概率,記作 \(P(A|B)\) 。 條件概率公式: \[P(A|B) = \frac{P(A\cap B)}{p(B ...
來源:B站up主Shuhuai :板書 概率圖框架: 概率圖可分為有向 Bayes Network 和無向 Markov Netwrok ,其中從 隨機變量服從離散或者連續概率分布 的分類角度可分為高斯圖 連續 和其他 離散 。 概率基本概念: Bayes是一個概率的概念,可從基本的規則推導而來。 邊緣概率:p xi 條件概率:p xj xi 聯合概率:p x ,x 基本規則有如下兩個規則: s ...
2020-07-04 10:58 0 864 推薦指數:
目錄 條件概率 乘法公式 全概率公式 貝葉斯公式 條件概率 已知事件 \(B\) 發生的條件下事件 \(A\) 發生的概率,記作 \(P(A|B)\) 。 條件概率公式: \[P(A|B) = \frac{P(A\cap B)}{p(B ...
從概率到條件概率 對於概率,相信大家都不會陌生,在各階段的數學課上,它都是高頻出現的常客,最簡單的概率場景比如擲骰子:第一次擲出的點數為 5 的概率為多大?你會毫不猶豫的說出答案:1/6。 這太簡單了。接下來我增加一個限定條件:已知在拋出骰子是奇數的情況下,拋擲點數為 5 的可能性有多大 ...
深入學習機器學習、分布式算法才發現概率與統計,線代都很重要,下面我簡單串一下如題目所示的知識 第一步: P(A|B)是在條件B發生的情況下A發生的概率,P(AB)是條件A與B同時發生的概率。關於條件概率、聯合概率的例子我在最后一步驟舉出,如獨立事件和古典概型都懂,則請跳至最后一步 ...
害,選修課報了門人工智能,康康人工智能里需要的數學。。。只有概率論還沒了解,但是概率又在人工智能領域里占很大比重,所以最近就又開始刷概率。 條件概率 條件概率和普通概率啥區別? 普通概率問題長這樣: 你扔兩次硬幣,兩次硬幣都扔丟了的概率有多大 條件概率: 你扔兩次硬幣 ...
聯合概率、邊緣概率、條件概率 概念總結 一、總結 一句話總結: 條件概率:設A,B是兩個事件,且P(B)>0,則在事件B發生的條件下,事件A發生的條件概率(conditional probability)為:P(A|B)=P(AB)/P(B) 聯合概率:聯合概率指的是包含多個條件 ...
1.條件概率 設A,B是兩個事件,且P(B)>0,則在事件B發生的條件下,事件A發生的條件概率(conditional probability)為: P(A|B)=P(AB)/P(B) 分析:一般說到條件概率這一概念的時候,事件 ...
概率圖模型 概率圖模型把基於圖的表示作為在高維空間上緊湊編碼復雜分布的基礎. 下圖中, 節點 (或橢圓) 與問題中的變量對應, 而邊與它們之間的直接概率交互對應: 在線查詢: http://pgm.stanford.edu/ 中譯本: 概半圖模型:原理與技術 / (美國 ...
概率分布就是既滿足X又滿足Y的概率,上表中就是聯合概率分布 條件概率 ...