条件概率P(A|B)的逆概率－贝叶斯定理

最新推荐文章于 2024-11-13 19:03:10 发布
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博客围绕条件概率P(A|B)的逆概率展开，核心介绍贝叶斯定理。贝叶斯定理在信息技术领域有重要应用，可用于数据分析、机器学习等方面，帮助解决概率推理问题。

每天5分钟玩转机器学习算法：逆向概率的问题是什么？贝叶斯公式是如何解决的？
huanfeng_AI的博客
03-11 1050
本节课程我们通过一个实际问题推出了贝叶斯公式，贝叶斯算法可以认为是解决逆向概率的利器，这在机器学习算法中很常用，后面的专栏会从机器学习的实际问题中来看一下这个算法是如何应用的。
贝叶斯定理 vs 条件概率
最新发布
陈戏猿
08-08 902
贝叶斯定理是概率论中的重要概念，它描述了条件概率之间的关系。基础公式为P(A∩B)=P(A)×P(B|A)，即联合概率等于单独概率乘以条件概率。贝叶斯公式变形为P(B|A)=[P(B)×P(A|B)]/P(A)，揭示了先验概率（P(B)）、似然度（P(A|B)）和后验概率（P(B|A)）之间的关系。该定理可用于证据更新，如通过天气观测调整是否带伞的决策（示例中乌云出现使下雨概率从50%升至75%）。贝叶斯定理在分类、预测等实际问题中有广泛应用，体现了通过新信息不断修正概率估计的思想。
条件概率的逆问题 - 贝叶斯公式
WeiJun的专栏
12-19 4749
简单来讲，逆问题是指那些需要从结果反推原因的问题，通常，问题X无法被直接观察、测量，此时，我们常会通过其结果Y来反推原因X。 通信：根据含有噪声的接受信号Y推测发送信号X 语音识别： 根据麦克风识别的音频波形数据Y推测语音信息X 文字识别：根据扫描仪读取的图像数据Y推测用户书写的文字X 邮件自动过滤： 根据收到的邮件文本Y推测邮件的类型X（是否广告等） 我们来看看这个例子 在某个角色扮演游戏中，玩家
笔记：《深入浅出统计学》第四章：概率计算（相关事件、独立事件）——条件概率、全概率公式、逆概率公式(贝叶斯公式)
余欲与鱼语渔
05-11 3637
无论某事件多么不可能发生，只要不是完全不可能，该事件就仍有可能发生。 事件：有概率可言的一个结果或一件事。 概率空间(样本空间)：表示所有可能的结果。 1.相关事件 相交事件 P(AUB)=P(A)+P(B)-P(AB) 互斥事件 P(AUB)=P(A)+P(B) P(AB)=0 基本条件概率公式 以事件B为已知的条件的事件A的概率：P(AIB)=P(AB)/P(B) 概率树的条件概率：P(AB)=P(B)*P(AIB) 全概率公式 根据条件概率计算一个特定时间的全概率：P(B)=P(A)*
雷军如何靠条件概率逆袭？
公众号（猴子数据分析）
10-31 1083
​ 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
经典算法- 贝叶斯定理（中文维基）
02-15
贝叶斯定理的一般表达形式为：在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率（后验概率）等于事件A和B同时发生的联合概率除以事件B发生的概率。用数学符号表示就是： \[ P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} \] ...
【概率论-02】：条件概率及贝叶斯定理
YIAN爱学习的博客
11-13 1706
介绍条件概率及贝叶斯公式的使用
5-贝叶斯算法.7z5-贝叶斯算法.7z
07-03
其中，P(A|B) 是在已知 B 发生时 A 发生的条件概率，P(B|A) 是在已知 A 发生时 B 的条件概率，P(A) 是 A 的先验概率，P(B) 是 B 的边缘概率。 在机器学习中，贝叶斯算法通常用于构建朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯...
DeepLearning-贝叶斯更新
09-09
贝叶斯定理是贝叶斯更新的数学表达式，它由一个条件概率公式组成：P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B)，其中P(A|B)是在给定B发生的条件下A发生的概率，P(B|A)是在A发生的条件下B发生的概率，P(A)是A发生的概率，P(B)是...
概率统计·概率论的基本概念【条件概率】
qq_61786525的博客
09-23 2967
条件概率——在A事件发生的前提下，发生B积事件——AB同时发生。
概率基础计算公式
热门推荐
Hundreays
08-11 3万+
概率基础计算公式 1.加法公式: P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB) P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB) 2.求逆公式： P(Aˉ)=1−P(A)P(\bar{A})=1-P(A)P(Aˉ)=1−P(A) 3.求差公式： P(A−B)=P(A)−P(AB)P(A-B)=P(A)-P(AB)P(A−B)=P(A)−P(AB) 4....
概率论基础知识整理（一）
JaneandDaria的博客
09-27 9371
事件 随机事件 基本事件：由一个样本点组成的单点集 必然事件：S 不可能事件：Ø 事件的关系 相等：A=B 和事件：A∪B 积事件：A∩B 也记作AB 差事件：A-B 互不相容的/互斥的：A∩B=Ø 互为逆事件/对立事件：A∪B=S且A∩B=Ø 事件的运算 交换律：A∪B=B∪A； AB=BA 结合律：( A∪B )∪C=A∪( B∪C )；( A∩B )∩C=A∩( B∩C ) 分配率...
数据科学入门_第六章_概率
JabinY的博客
08-20 575
概率 把概率论视为对从事件空间中抽取的事件的不确定性进行量化的一种方式。 我们用 P(E) 来标记“事件 E 的概率” 1 不独立和独立 泛泛地讲，如果 E 发生意味着 F 发生（或者 F 发生意味着 E 发生），我们就称事件 E 与事件 F 为不相互独立（dependent）。反之，E 与 F 就相互独立（independent）。 从数学角度讲，事件 E 和事件 F 独立意味着两个事件同时发生的概率等于它们分别发生的概率的乘积： P(E, F)=P(E)P(F) 2 条件概率 如果事件 E 与事件 F
我们应该理解贝叶斯(逆概)
qq_35720052的博客
06-28 6444
概念：如果一个事件的结果不影响另一事件的结果，那么这两个事件是独立事件。反之，这两个事件称为非独立事件。两个事件如果不可能同时发生，那么这两个事件是互斥事件。 一、乘法公式(联合概率) 联合概率表示满足各个事件一起发生的概率P(A,B)/P(AUB)/P(AB) 公式一： P（AB）=P(A)*P(B|A) 引申1：P(AB) 表示 事件A 和B都发生的的概率，也可以表示 P(AandB
【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【一】
liuyider的博客
09-22 3378
作为一门基础学科，概率论应用太广泛了，由于总有遗忘，翻看教材又太麻烦，于是打算记下笔记与自己的一些思考，参考用书是浙江大学盛骤编写的《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念一、随机试验二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、随机试验 参考用书中给出的关于随机试验的定义如下： （个人比较喜欢各种数学定义，因为数学定义是对事物的高度抽象概括，可以很全面地总结一个东西。） 1.可以在相同条件下重复地进行； 2.每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果； 3.进行一次试验结果前不
贝叶斯分析——分布之分布（beta分布）
ftfy123的博客
03-10 8870
参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-677221-1049350.html 贝叶斯与逆概率问题 对于“白球黑球”的概率问题。概率问题可以正向计算，也能反推回去。 （1）盒子里有10个球，黑白两种颜色，如果我们知道10个球中5白5黑，那么，从中随机取出一个球，这个球是黑球的概率是多大？ （2）假设我们预先并不知道盒子里黑球白球数目的比例，只知道总共是10个球，...
《概率论与数理统计》——概率公式
逐梦者
08-29 5250
1、逆事件公式 2、加法公式 3、减法公式 4、条件概率 设 A,B 为任意事件，若 P(A)>0 ，我们称在已知事件 A 发生的条件下，事件 B 发生的概率为条件概率，记作 P(B|A) 5、乘法公式 6、全概率公式 7、贝叶斯公式 ...
第一章：随机事件和概率（二）
lovecode2008的博客
01-04 866
在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数，比值nA/n称为事件A发生的频率。某件事由两种方法来完成，第一种方法可由m种方式完成，第二种方法可由n种方式来完成，则这件事可由m+n种方法来完成。某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由m种方法完成，第二个步骤可由n种方法来完成，则这件事可由m×n种方法来完成。设A、B是两个事件，若A⊂B，则有P(B−A)=P(B)−P(A)，P(B)≥P(A)。：事件A发生可能性的大小，记作P(A)，称为事件A的概率。
理解贝叶斯定理：贝叶斯分类器解析
贝叶斯定理表达的是在事件B发生的情况下，事件A发生的条件概率P(A∣B)，这个概率可以通过已知的先验概率P(A)、条件概率P(B∣A)和B的边缘概率P(B)来计算。具体公式如下： P(A∣B) = P(B∣A) * P(A) / P(B) 在这个...
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