如何理解条件概率？

最新推荐文章于 2022-04-19 22:13:42 发布
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本文通过猴子的回答解析了条件概率的概念及应用方法，帮助读者深入理解这一概率论中的核心知识点。
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你真的理解【条件概率】吗
咔咔响
08-07 1966
1.场景引入条件概率是指，在事件A已经发生的条件下，事件B发生的概率。数学表达式为：P（B|A）它的计算公式为：P(B|A)=P(AB)/P(A)这是高中就学过的概念，对于此大家肯定不陌...
条件熵和信息增益的关系,怎么理解条件熵？
weixin_45834085的博客
11-12 828
在学习决策树的过程中,在ID3算法和C4.5算法中用到了熵,信息增益。那么条件熵和信息增益有什么关系呢? 目录一.信息熵二.条件熵三.信息增益四.条件熵和信息增益的关系五.怎么理解条件熵1.条件熵2.推导公式六.举例1.信息熵2.条件熵3.信息增益 一.信息熵 表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。 当前样本集D中第 i 类样本所占的比例 pi ,则D的信息熵为 信息熵越小,代表事件越确定。 换...
理解条件概率
qq_22207951的博客
07-03 780
AB都发生的概率就是B发生的概率乘以B发生的情况下A发生的概率即就是P(A|B)*P(B)=P(AB)其实也等于P(B|A)*P(A)所以P(A|B)= P(AB)/P(B),P(B|A)=P(AB)/P(A)
条件概率深刻理解
11-05
准确了解条件概率的概念很重要。准确了解条件概率的概念很重要。
条件概率的理解
若风
01-15 2884
之前上学的时候对条件概率理解的不深刻，导致老是记不住这个公式，现在又重新理解了一下 其实可以用面积的形式来证明 如图，条件概率公式为 P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B) = \frac {P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)​ 那么为什么呢？ 设S为样本空间的面积, SAS_ASA​为A集合的面积，后面的以此类推 我们知道 P(A)=SAS=P(A∣S)P(A)...
怎样理解条件概率公式
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小长冲冲里的一只羊的专栏
09-08 2万+
这是一个很经典的公式，全概率公式，贝叶斯公式都会由它而来，公式如下：                                                    P（A|B）=P(AB)/P(B) 这个公式的含义是在条件B下产生A的概率可以由A和B的联合概念除以B的概率得到，怎样来的呢？其实要理解这个公式，我们首先得知道什么是样本空间？什么是事件？         概率论中，样本空
什么是先验概率？什么是后验概率？
羊老羊
12-22 1万+
先验概率 后验概率
精选资源
21.03_21_已知联合概率求边缘以及条件概率.pdf
09-18
在概率论和统计学中，理解边缘概率和条件概率是非常重要的，因为它们可以帮助我们从整体上分析和理解随机变量的分布特性。 边缘概率是指从联合概率分布中提取出一个或多个随机变量的概率分布，而不考虑其他随机变量...
如何理解贝叶斯公式？
09-30
- P(E|B) 是似然度，表示在事件 B 发生的条件下，证据 E 出现的概率。 - P(B|E) 是后验概率，表示在证据 E 出现后，事件 B 发生的概率。 - P(E) 是证据 E 出现的全概率，它是所有可能情况下证据 E 出现概率的总和。 ...
如何理解条件概率
weixin_38410551的博客
08-08 568
条件概率：交集除以某个集合。 参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/jiangjieqazwsx/article/details/52475286
最通俗易懂的条件概率解释
大脸猫的博客
07-13 4105
提问： 一直不了解条件概率，按自己的想法来就是 一个事件A一个事件B在A的前提下B成立的概率（两件事还是有一定影响的），那么求在A的条件下B的概率为什么不用B发生的概率除以A发生的概率？ 某乎高赞回答 很简单，中文描述的不精确性导致的误解。 “在A发生的条件下B发生的概率” 似乎是有两件事A和B都发生了？并不是这样子！实际上，本次实验只有一个结果产生。 应该理解成: “我做了一次实验，现在出现了一个结果” “这个结果很明确，是包含在A这个事件里面的” (结果的具体内涵一定只局限在A事件里！.
条件概率的一些结论以及理解
weixin_43509834的博客
11-17 3188
这周刚考完随机过程，考完以后也一直不太想学习，就顺便写写一些当时复习时的小结论以及课堂笔记，有不对的地方希望大家及时纠正。 这篇博客分享了一些与“条件概率”有关的结论和理解。先说结论： 条件概率常见结论 设X、YX、YX、Y是随机变量，则有： E(g(X)h(Y)∣Y)=h(Y)E(g(X)∣Y)E(g(X)h(Y)|Y)=h(Y)E(g(X)|Y)E(g(X)h(Y)∣Y)=h(Y)E(g(X...
条件概率、全概率公式和贝叶斯公式
shuangrenyu5的博客
04-13 1万+
叫做A发生的条件下B发生的概率，所以这个就叫做条件概率 上图说的多好，B中样本点在A中所占的比例，下图简直了，我想看不懂都不行，把条件概率描述的淋漓尽致 下来要认真看了把坐标看清楚。。。 这里一定要把可列可加性看懂。。。 我对上面这个推到做一下解释 对于上面的④来说进一步化简得 好了，条件概率的定义已经给出了，现在把条件概率重新写一下，就可以得到乘法公式 上图很有用，一会说......
【概率论与数理统计】1.4 条件概率
要像蜗牛一样一步一步往上爬！
04-19 2815
文章目录1.4.1 条件概率的定义1.4.2 乘法公式1.4.3 全概率公式1.4.4 贝叶斯公式 1.4.1 条件概率的定义   所谓条件概率，是指在某事件B发生的条件下，另一事件A发生的概率，记为P(A∣B){\rm{P(A|B)}}P(A∣B)，它与P(A){\rm{P(A)}}P(A)是不同的两类概率。设AAA与BBB是样本空间Ω\OmegaΩ中的两事件，若P(B)>0{\rm{P(B)}}\gt 0P(B)>0，则称 P(A∣B)=P(AB)P(B) {\rm{P(A|B) = }}{
概率论中的一些基础知识——条件概率 先验概率 后验概率 似然 概率分布函数 概率密度函数
gt362ll的博客
02-01 5065
1.条件概率 条件概率反应的是在给定A的条件下B的概率 由条件概率可得 由此还可以推出全概率公式，在全概率公式里，P(A)是所有P(AB_i)的求和，对应概率图表中A的偏概率 2.贝叶斯公式 贝叶斯公式由条件概率推出，我们假设要做一个分类任务，给出数据A求它的标签B，这就是公式左边。直接求解比较困难，所以贝叶斯公式可以把它转化成P(A|B)，即在标签B条件下是数据A的概率。 ...
雷军如何靠条件概率逆袭？
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​ 首先确保你知道什么是概率，如果不懂，看我之前的这篇文章： 什么是概率？对我有什么用？ 1  什么是相关事件？ “相关” 的……意思是 受过去事件影响的…，现实生活中有很多事件是相关事件。 这里说一个相关事件的经典案例。 雷军在创业之初，用了两年半的时间，把手机从零做到
条件概率和后验概率(Baum-Welch statistics)
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11-17 7197
来自知乎：https://www.zhihu.com/question/22905989 后验概率是一种条件概率，它限定了事件为隐变量取值，而条件为观测结果。 一般的条件概率，条件和事件可以是任意的。 比如： \begin{equation}\label{eq4}\gamma_{t}(c) = P(c | Y_{t}, \Omega)\end{equation}\begin{equation
在概率论中，什么是条件概率，如何通过全概率公式和贝叶斯定理计算特定事件的条件概率？
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在这份资料中，Chung教授对条件概率、全概率公式和贝叶斯定理进行了详细的讲解，并提供了大量的例题和解答，帮助学生从理论和实践两个方面深入理解这些基础概念。通过这些学习资源，你不仅能够解答当前关于条件概率...
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