条件概率，全概率公式和贝叶斯公式

最新推荐文章于 2025-12-07 12:04:56 发布
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#概率论

参考【【概率论】条件概率，全概率公式，贝叶斯公式】https://www.bilibili.com/video/BV12U4y1V7xH?vd_source=a6e46f3dd112ca1324e04398a6d1513d

1，条件概率

2，全概率公式

3，贝叶斯公式-结合了条件概率和全概率公式

4，全概率公式和贝叶斯公式的关系

参考【「一个模型」教你搞定贝叶斯和全概率公式】https://www.bilibili.com/video/BV1a4411B7B4?vd_source=a6e46f3dd112ca1324e04398a6d1513d

条件概率、全概率和贝叶斯公式
mjiansun的专栏
03-26 1万+
1、条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) 分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如： ① 扔骰子，扔出的点数介于[1,3]称为事件A，扔出的点数介于[2,5]称为事件B，问：B已...
条件概率，全概率公式与贝叶斯公式的推导，理解和应用
Smilecoc的博客
04-18 1万+
全概率公式与贝叶斯公式
从“三门问题”引出的条件概率、全概率和贝叶斯推导
技术交流
02-03 2万+
条件概率 现有事件A、事件B，如果事件B已发生，此时事件A发生的概率是多少？ 即P(A|B)=? 用集合表示的话，更加直观。 1）计算P(A)或者P(B)时，是以Ω为样本空间的。 2）而计算P(A|B)时，意味着P(B)已发生。即样本空间已经从Ω变成了B。 当事件B已发生时，事件A如果要发生，就只能是在A∩B的部分，即P(AB)。 因此， P(A|B)=P(AB)/P(B) 小试牛刀： 一...
浅谈全概率公式和贝叶斯公式
Abner
07-15 4万+
一、条件概率公式 条件概率由文氏图出发，比较容易理解： 表示B发生后A发生的概率，由上图可以看出B发生后，A再发生的概率就是，因此： 由： 得： 这就是条件概率公式。 假如事件A与B相互独立，那么： 注： 相互独立，两个事件表示成文氏图，也可以画成上图形式，相互独立：表示两个事件发生互不影响，因此可以同时发生（这就可能出现相交）。而互斥：
全概率公式与贝叶斯公式
06-15 2486
1. 我是歌手的排序问题我是歌手的七位歌手，在正式的开始竞演之前，首先进行排位，排位一般以抓阄的形式进行，追求最后一个出场一直是该节目屡试不爽的烂梗。逐个的进行抽签，那么第一个抽签和最后一个抽签，抽到7的概率是否相同？或者抽到 7 的概率与抽签的顺序是否有关？ 1、17\frac17 2、67⋅16=17\frac67\cdot \frac16=\frac17 3、67⋅56⋅15=17\frac6
条件概率、全概率公式、贝叶斯公式
weixin_38023225的博客
07-24 1539
一.基本概念 1.条件概率 条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 引申公式： 2.概率测度 如果事件B的概率P(B) > 0，那么Q(A) =P(A|B) 在所有事件A上所定义的函数Q就是概率测度。 如果P(B) = 0，P(A|B) 没有定义。 条件概率可以用决策树进行计算 3.联合概率 表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率...
全概率公式和贝叶斯公式
12-07
全概率公式和贝叶斯公式．它们与之前的两个公式一起构成概率计算问题的四大公式．
条件概率、概率乘法公式、全概率公式和贝叶斯 (Bayes) 公式
u013600306的博客
04-07 1956
的综合作用效果，即其各个影响因素的加权平均，各自的权重是每个因素出现的概率。贝叶斯公式是利用已有结论重新评估或修正各个条件出现的概率，公式中的。是否发生）的前提下认定的各条件发生的概率；在获得了新的信息（事件。已经发生）后，对先前各条件发生概率的修正，即形成概率。全概率公式突出了一个“全”，即任何随机事件。式 (1.1) 和式 (1.2) 都称为。概率乘法公式可以推广到多个事件的情形：设。分别称作原因或条件的先验概率和后验概率。发生的概率是其全部影响因素。发生的条件下随机事件。，则对于任意随机事件。
条件概率全概率公式与贝叶斯公式PPT学习教案.pptx
10-08
"条件概率全概率公式与贝叶斯公式PPT学习教案.pptx" 本资源是一个关于条件概率、全概率公式和贝叶斯公式的学习教案，共34页，涵盖了条件概率的概念、定义、性质、公式、应用等方面的内容。 一、条件概率 条件概率...
【概率论】全概率公式和贝叶斯公式理解
weixin_42569547的博客
11-28 2551
有一种检测方法，对于患病的人检测为阳性的概率为 99%，即 P(B|A)（这里 B 表示 “检测结果为阳性”）= 0.99；对于未患病的人检测为阳性（假阳性）的概率为 5% ，即 P(B|A')（ A' 表示 “未患病”）= 0.05。是用来计算一个事件发生的总概率的公式，某件事可能会在不同的情况下有不同的概率发生，这些情况相互独立，把这些概率加和即为全概率。简单来说，它告诉我们如果我们把一个大问题分解成几个小问题（不同的条件或路径），然后计算这些小问题的概率，最后把它们加起来，就可以得到大问题的总概率。
贝叶斯算法
冷血之心的博客
08-16 5372
简介学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以计算出P(B|A)。假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}。则P(A)可以用全
贝叶斯公式理解（先验概率/后验概率）
热门推荐
loving_coco的博客
07-31 4万+
转载自https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html （1）条件概率公式         设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：                      P(A|B)=P(AB)/P(B)   （2）乘法公式        ...
人工智能之数学基础：从随机变量推广到随机向量
huanfeng_AI的博客
12-05 172
设试验E的样本空间为Ω, X=X(w)与Y= Y(w)是定义在Ω上的两个随机变量，由它们构成的向量 (X, Y) 称为二维随机向量。多个随机变量决定的概率称为联合概率，它的概率分布就是联合概率分布。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机向量也是如此，随机向量分为离散型随机向量和连续型随机向量。在之后的课程中我们将随机向量分为离散型随机向量和连续性随机向量进行分别学习。
[概率论与随机过程]一个例子对马尔可夫链所有知识进行梳理（持续更新）（理解记忆复习用）
最新发布
2403_87496454的博客
12-07 545
摘要：《概率论与随机过程》教材以赌徒破产模型为主线，系统讲解马尔可夫链的核心概念。该模型通过赌徒资金变化（0到n元）直观展示状态分类（吸收态、暂态）、转移概率、周期性和遍历性等特性。重点包括：状态可达性判断、常返/暂态区分（有限链必正常返）、互通状态性质一致性、平稳分布存在条件（不可约有限链唯一）等。通过模型分析可快速掌握马尔可夫链的状态空间分解定理、极限分布求解方法等核心内容，为计算机专业学生提供理论与实践相结合的学习框架。（149字）
概率论直觉（三）：边缘化
数学、计算机相关的知识
12-04 790
泛函分析，类似“投影算子”。想象一个二维的联合概率表（X 行，Y 列），求 P(X) 就是把每一行的所有列加起来，写在表格的边缘，这正是“边缘分布”名称的来源。所以，“边缘化”这个词确实带着强烈的概率论基因，它不仅描述了数学操作，如求和/积分，还隐含了结果是一个合法的概率分布这层含义。就是我们要的右边部分，这个推导的关键是把依赖于多个变量的函数的联合概率求和，通过边缘化简化成只依赖于部分变量的求和。边缘化的直观理解：当有联合分布 P(X,Y) 时，有时我们只关心 X 的概率规律，而不管 Y 的具体值。
概率论与数理统计第二章 随机变量及其分布
oscar999的专栏
12-03 970
本文系统介绍了随机变量及其分布的基本概念和主要类型。首先定义随机变量为样本空间上的实值函数，并引入分布函数及其性质（单调性、右连续性、边界性）。然后详细讨论了离散型随机变量（0-1分布、二项分布、几何分布、泊松分布）和连续型随机变量（均匀分布、指数分布、Γ分布、正态分布）的定义、性质及典型例题。最后阐述了随机变量函数的分布求解方法（公式法和分布函数法），通过实例演示了离散型和连续型随机变量函数的分布推导过程。全文涵盖了概率论中随机变量分布的核心内容，配有典型例题解析和历年考题示例。
概率论与数理统计第四章 随机变量的数字特征
oscar999的专栏
12-04 901
本文系统介绍了概率论中随机变量的数字特征，包括数学期望、方差、协方差和相关系数等核心概念。数学期望部分阐述了离散型和连续型随机变量的定义及计算方法，并给出典型例题；方差部分详细讲解了定义、性质及切比雪夫不等式的应用；协方差与相关系数部分重点讨论了两者的概念、性质、计算方法和相互关系，强调不相关与独立的区别；最后简要介绍了高阶矩和协方差矩阵的概念。全文通过公式推导和实例计算相结合的方式，完整呈现了随机变量数字特征的理论体系与实用方法。
【机器学习】27 异常检测（密度估计）
weixin_54010404的博客
12-03 810
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。
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