AI笔记: 数学基础之贝叶斯公式(概率公式)

最新推荐文章于 2025-02-28 16:12:36 发布
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分类专栏： AI Mathematics 文章标签： AI 数学 贝叶斯公式 概率公式
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tyro_java/article/details/107324593
本文深入探讨了贝叶斯公式及其在概率分析中的应用，通过实例解析了如何利用公式计算条件概率。同时，介绍了概率公式的使用，并讨论了事件独立性的概念，举例说明了独立事件的判断和计算。

贝叶斯公式

  • 贝叶斯公式：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=
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~《概率论》~贝叶斯公式
weixin_44715384的博客
03-31 3308
文章目录一、贝叶斯公式1.定义：2.例题3.小节二、独立试验1.定义：2.n重伯努利概型三、公式1.二项概率公式定义：2.泊松公式定义：3.例题： 一、贝叶斯公式 1.定义： 设A1，A2，…，An 是随机试验E的一组互斥事件完备群，P(Ai)>0,i=1,2,…,n，B为的E任一事件且P(B)>0，则有 则称此式为贝叶斯公式. 2.例题 3.小节 二、独立试验 1.定...
贝叶斯公式（Bayesian）的学习
theowl13的博客
02-21 4156
贝叶斯公式（个人理解版） P(X∣Y)=事件X在事件Y中发生的概率=事件X和Y同时发生的概率事件X发生的概率=P(XY)P(X)=P(X∣Y)×P(Y)P(X)P(X|Y)=事件X在事件Y中发生的概率=\frac{事件X和Y同时发生的概率}{事件X发生的概率}=\frac{P(XY)}{P(X)}=\frac{P(X|Y)\times P(Y)}{P(X)}P(X∣Y)=事件X在事件Y中发生的概率=事件X发生的概率事件X和Y同时发生的概率​=P(X)P(XY)​=P(X)P(X∣Y)×P(Y)​ 理解思路
贝叶斯公式
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04-11 2579
对贝叶斯公式的理解和推导，对先验后验概率的解释
概率，贝叶斯定理，贝叶斯网络的那点事
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07-20 1785
0 前言 最近在学习贝叶斯网络，有些概念已经忘记了，索性就从头开始，将概率—>贝叶斯定理—>贝叶斯网络的公式和概念都串起来讲一遍。 1 概率公式 1.1 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)。注意是所有条件同时成立，同时发生。 1.2 边缘概率(又称先验概率) 边缘概率是与联合概率对应的，P(X=a)或P(Y=b)，这类仅与单个随机变量有关的概率称为边缘概率 1.3 联合概率与边缘概率的关系 P(X=a
贝叶斯概率计算公式
晋图的非正常人类胡言乱语集合
12-09 1559
贝叶斯概率计算公式 P(C1∣Classx)P(C2∣Classx)P(C3∣Classx)...P(Cn∣Classx)P(Classx)P(C1)P(C2)P(C2)...P(Cn) \frac{P(C_1|Class_x)P(C_2|Class_x)P(C_3|Class_x)...P(C_n|Class_x)P(Class_x)}{P(C1)P(C2)P(C2)...P(C_n)} P(C1)P(C2)P(C2)...P(Cn​)P(C1​∣Classx​)P(C2​∣Classx​)P(C3​∣C
人工智能必备数学课课堂笔记.pdf
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人工智能作为一门高度依赖数学理论的前沿科技，其算法的实现和理论研究离不开坚实的数学基础。在人工智能的学习和应用中，必备的数学知识主要集中在以下几个方面： 首先，微积分是人工智能领域的基础数学工具之一。...
人工智能基础课【学习笔记】 | 机器学习必备的数学基础
Eleven_Whats的博客
06-15 1462
在此前 4 个月的时间当中，我和大家一块分享了最近火热的人工智能的技术，包括它的一些数学基础、机器学习的算法以及神经网络，还有深度学习这样一些热点的话题。俗话说得好，编筐编篓，全在收口。能在最后一次更新的时候和大家做一次这样的视频直播的分享，我觉得也是非常荣幸，能够有机会和大家进行一个更加深入的交流。我们今天分享的内容主要是。从这个主题当中，我也可以感受到，大家在学习人工智能的时候，一个务实的态度。
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02-28 590
本质是约束优化：通过添加正则项（如 L1/L2 范数）限制模型复杂度。：通过正交变换将数据转换为一组线性无关的主成分（方差最大的方向）用有向无环图（DAG）表示因果关系，节点是变量，边表示直接依赖。：通过随机采样估计复杂问题的解，适用于解析方法难以处理的场景。：用图结构表示变量间的概率依赖关系，简化复杂联合分布的建模。用无向图表示变量间的软约束（如相关性），边表示无向依赖。：将矩阵分解为正交矩阵 Q 和上三角矩阵 R 的乘积。：变量消去法（逐步求和消元）、信念传播（消息传递）。
白话 贝叶斯公式_【白话机器学习】算法理论+实战之朴素贝叶斯
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来自于： AI蜗牛车团队(作者：Miracle8070)公众号： AI蜗牛车原文链接：【白话机器学习】算法理论+实战之朴素贝叶斯​mp.weixin.qq.com有兴趣的同学可以关注我的公众号：AI蜗牛车1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Ad...
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