原文:概率圖基礎:概率基本概念、條件獨立性、圖求解聯合概率的規則合理性推理

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:

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條件概率和事件的獨立性

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 ...

Tue Sep 07 02:00:00 CST 2021 4 70
概率統計》1.理論基石:條件概率獨立性與貝葉斯

概率條件概率 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 的可能有多大 ...

Sat Mar 28 04:18:00 CST 2020 0 615
條件概率聯合概率,邊緣概率獨立事件,古典概型

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 ...

Thu Jul 30 22:37:00 CST 2020 0 641
條件概率、全概率公式、貝葉斯准則、獨立性

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 ...

Thu Apr 09 17:34:00 CST 2020 0 894
聯合概率、邊緣概率條件概率 概念總結

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 ...

Sun Nov 08 03:54:00 CST 2020 0 735
聯合概率、邊緣概率條件概率

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 ...

Fri Nov 30 21:42:00 CST 2018 0 5583
概率模型基礎

概率模型 概率模型把基於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: 概半模型:原理與技術 / (美國 ...

Wed Sep 12 06:11:00 CST 2018 0 948
 
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