小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes' Theorem）

最新推荐文章于 2025-08-02 08:15:13 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-02 08:15:13 发布 · 602 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37768413

该博客为转载内容，转载自知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/37768413 ，但未提供文章具体信息。
burgerzhx
关注
贝叶斯定理
山海之间
03-20 353
关于贝叶斯的一些介绍 逆向概率 所谓「逆向概率」是相对「正向概率」而言。正向概率的问题很容易理解，如「假设袋子里面有 N 个白球，M 个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大」。但是实际场景中，这个问题往往相反：「如果事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一些球，观察这些取出来的球的颜色，我们可以对袋子里面黑白球的比例作出什么样的推测」。贝叶斯推断与其他统...
数学-统计之：贝叶斯- 小白理解 通俗易懂
水滴石穿，绳锯木断
09-06 617
小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes' Theorem） 网络地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37768413 https://www.zhihu.com/question/19725590/answer/241988854 ...
小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes‘ Theorem）
weixin_45703687的博客
10-16 9999
首先申明，本人此文只为日后方便复习，属于好文记录。 原创 知乎@地平线下面的土豆 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37768413 侵删 特别感谢以下 链接：无法理解高等数学怎么办？ - 陈二喜的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/24066773/answer/146500799 链接：怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes’s theorem）？ - 猴子的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/q
小白之通俗易懂的贝叶斯定理
小小顺利的博客
08-09 3762
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37768413 概率论与数理统计，在生活中实在是太有用了，但由于大学课堂理解不够深入，不能很好地将这些理论具象化并应用到实际生活中，感到实在是太遗憾了，所以重新学习并用小白式的通俗易懂的语言来解释记录，以此来加深理解应用。 先思考一下，数学是怎么产生的？ 当祖先遇到一个问题，最终采用了某种方法，把这个问题解决了，非常开心。动物都是有惰性的，为了在下次遇到此类问题时不费吹灰之力，于是就把这种解决问题的思想和方法提取出来，然后就有了数学
先验后验与贝叶斯定理
Alin_Zhang
03-31 3976
1.1 条件概率 条件概率指在A事件发生的情况下，B事件发生的概率。“A事件发生的情况下”，代表A为样本空间，“B事件发生的概率”，代表A∩BA\cap BA∩B为事件。 因此P(B∣A)=P(A∩B)P(A)P(B|A)=\frac{P(A\cap B)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(A∩B)​ 做一下公式变形 P(A∩B)=P(B∣A)P(A)P(A\cap B)=P(B|A)P(A)...
贝叶斯定理：从历史到实践，全面入门指南
最新发布
CS实验室
08-02 1060
本文系统介绍了贝叶斯定理的核心概念与应用。从18世纪贝叶斯的发现讲起，详细解析了定理的数学形式P(A|B)=[P(B|A)·P(A)]/P(B)，并通过条件概率推导其来源。重点阐述了定理的"信念更新"本质，即用新证据修正先验概率。通过疾病诊断和硬币测试两个典型案例，展示了如何计算后验概率，并揭示罕见病检测中假阳性率高的问题。最后提供Python实现代码，演示了定理的实际应用。贝叶斯定理不仅是概率工具，更是一种数据驱动的思维方式，广泛应用于医学、AI等领域。文章建议读者从简单案例入手，在实
贝叶斯公式的理解
tugouxp的专栏
10-06 2823
人们会说，懂了很多的道理，却仍然过不好这一生.其实这句话体现了贝叶斯的思想，我们用别人的先验知识，指导不了自己的实际情况，别人的模型，不一定适合自己。
通俗易懂之朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理及其python实现（不依赖高级库）
qq_31763735的博客
03-13 1711
*朴素贝叶斯（Naive Bayes）**是一类基于贝叶斯定理并假设特征之间相互独立的概率分类算法。尽管这个独立性假设在实际应用中往往不成立，但朴素贝叶斯在许多实际任务中表现出色，尤其在文本分类（如垃圾邮件检测）和情感分析中具有广泛应用。主要类别高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）：假设特征服从高斯分布，适用于连续特征。多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）：适用于多项式分布的数据，常用于文本文档的词频统计。
贝叶斯定理( Bayes_Theorem)
无限迭代中......
01-18 2883
一、定义 贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。 贝叶斯公式(发表于1763年)...
贝叶斯定理Bayes's Theorem（待写）
Excellence
07-01 1180
Bayes' theorem( Bayes's law or Baye's rule)
贝叶斯公式 (Bayes‘ Theorem)
大连赵哥的博客
07-19 1103
贝叶斯公式 (Bayes' Theorem)
吴恩达机器学习之朴素贝叶斯
AI小白的进阶之路
12-14 2047
判别学习算法与生成学习算法 判别学习算法直接学习p(y∣x)p(y\mid x)或者hθ(x)h_\theta(x) 生成学习算法通过对类条件概率p(x∣y)p(x\mid y)建模，得到后验概率p(y∣x)p(y\mid x) 高斯判别分析 假设y∈Bernoulli(ϕ)y\in Bernoulli(\phi)，即p(y=1∣x)=phi)p(
Bayes理论相关应用之——Bayes定理
smalltt的暖被窝
07-08 1445
基于高中知识对贝叶斯定理的简单介绍。
贝叶斯定理 | Bayes' Theorem | 贝叶斯推断 | 贝叶斯线性回归
weixin_30263277的博客
04-05 292
一文包含所有：Probability concepts explained: Bayesian inference for parameter estimation. 贝叶斯并不难，关键是要能熟能生巧，熟练运用在生活各个方面，应用到各个项目。 最近发现遗传领域用贝叶斯实在是太普遍了，不得不再温习一遍。 所谓高手，就是把自己活成了贝叶斯定理 - 他的引入和案例非常好，只是深究的话有...
bayes定理原理及用途
Steven's Blog
02-21 332
贝叶斯定理是统计学最为强大的概念之一，为数据科学专业人员必备知识熟悉贝叶斯定理及其工作原理，掌握其多种应用本文中给出大量直观的例子来把握“贝叶斯”定理的精髓概率是数据科学算法的核心。事实上，许多数据科学问题的解决方案在本质上归于概率问题，因此我建议首先重点学习统计和概率，然后跳入算法。然而许多有抱负的数据科学家却在规避统计学，尤其是贝叶斯统计，对于他们来说，贝叶斯统计太高深莫测了，我敢肯定你们中的很多人对贝叶斯都感同身受！贝叶斯统计是由托马斯·贝叶斯创建的，他是生活在十八世纪期间的一个僧侣。
一文读懂贝叶斯原理（Bayes‘ theorem）
热门推荐
元直的博客
12-07 4万+
贝叶斯定理是由18世纪数学家托马斯·贝叶斯提出的重要概率理论，用于解决"逆概"问题。它通过已知条件概率推导未知概率，表示为P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)。该定理将先验概率与后验概率联系起来，在数据支持下不断更新概率估计。尽管18世纪就已提出，但直到计算机时代才得以广泛应用。如今贝叶斯定理在机器学习、自然语言处理、图像识别等领域发挥重要作用，成为通过相关事件推断目标事件概率的有力工具。其核心思想是利用已有信息逐步修正对未知事件的认知。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值