【零散知识】贝叶斯相关知识（贝叶斯公式）

前言：

{

    之前我对贝叶斯概率的相关理论有一些了解，但从来没有系统的记录，这次我就开始记录贝叶斯的相关知识。

}

 

正文：

{

    用例1介绍几个术语：

    例1：在一款游戏中，O突然遇到了嘤嘤怪，你知道O对嘤嘤怪有90%的概率使用“拳击”，有10%使用“耳光”。“拳击”的命中率为60%，“耳光”的命中率为80%。你听到“嘤嘤嘤”地惨叫，知道嘤嘤怪挨O的打了，但你能推断出O使用了拳击的概率吗？

    先验概率（prior probability）：

    {

        先验概率就是基于之前的统计信息对需要求解的概率的估计。就那拿例1来说，P（O使用“拳击”）就是一个先验概率=90%。

    }

    似然（likeihood）：

    {

        似然又叫类条件概率。例如例1中P（嘤嘤怪挨打|O使用“拳击”）就是一个似然=P（“拳击”命中）=60%。（嘤嘤怪挨打）是已经确定的事情，而（O使用“拳击”）则是猜测。

    }

    证据因子（evidence）：

    {

        证据因子是目前情况发生的概率。在例1中证据因子为P࿰