多变量条件概率等价式推导

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本文详细介绍了多变量条件概率的等价式推导过程，通过数学公式和逻辑推理，帮助读者理解复杂概率模型中各变量之间的关系及其背后的数学原理。

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统计：多变量时间序列分析 — VMA、VAR、VARMA
gongdiwudu的专栏
08-05 3093
多变量时间序列是一个在大学课堂上经常被忽视的话题。然而，真实世界的数据通常具有多个维度，我们需要多变量时间序列分析技术。在这篇博客中，我们将通过可视化和 Python 实现 [1] 了解多变量时间序列概念。我假设读者已经知道单变量时间序列分析。如果没有，你可以参考我之前的博客[2]。
31、量子概率与决策：一般等价性及相关原理探讨
最新发布
gitlab7runner的博客
07-26 1
本文探讨了量子概率与决策理论之间的深刻联系，重点分析了一般等价性原理及其在埃弗雷特解释框架下的意义。通过讨论测量中立性、分支结构以及理性主体的决策逻辑，揭示了主观概率与客观概率在量子力学中的融合方式。文章还对埃弗雷特解释在量子概率推导中的关键作用进行了深入分析，并指出了其在哲学和物理学领域的重要性及争议。最后，文章展望了未来可能的研究方向，旨在进一步完善量子概率与决策理论的理解。
条件概率深刻理解
11-05
准确了解条件概率的概念很重要。准确了解条件概率的概念很重要。
多变量条件概率公式的推导(多变量贝叶斯公式)
热门推荐
watermelon12138的博客
09-24 5万+
**对于变量有二个以上的情况，贝式定理亦成立。P(A|B,C)=P(B|A)*P(A)M /(P(B)P(C|B)).则M=(). 我将通过求出M的方式来告诉大家多变量条件概率公式如何推导 首先大家都知道一个耳熟能详的条件概率公式P(A|B)=P(A,B)/P(B),那么我们可以将B,C同时发生记为事件T,所以P(A|T)=P(A,T)/P(T)。则有： P(A|B,C)=P(A,B,C)/P(B...
多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
A person does not really understand something until after teaching it to a computer. Donald.E.Knuth
08-30 966
https://blog.youkuaiyun.com/watermelon12138/article/details/82829718
多变量条件概率求解java_条件概率
weixin_39676034的博客
02-25 825
定义1.假设\(S\)是一个有\(n\)个元素的集合，均匀分布分配给\(S\)的每个元素\(\frac1n\)的概率。定义2.事件\(E\)的概率是\(E\)中所有结果出现的概率之和。如下：$$p(E)=\sum_{s \in E}p(s)$$.(注意：当\(E\)是一个有限集合时，\(\sum_{s \in E}p(s)\)是一个收敛有限级数。)这里事件的各个结果的概率计算依照拉普拉斯概率的计算...
多个变量影响概率计算
weixin_37753976的博客
01-04 2763
在理解贝叶斯之前需要先了解一下条件概率和全概率，这样才能更好地理解贝叶斯定理 一丶条件概率 条件概率定义：已知事件A发生的条件下，另一个事件B发生的概率成为条件概率，即为P(B|A)    如图A∩B那一部分的发生的概率即为P(AB), P(AB)=发生A的概率*发生A之后发生B的概率=发生B的概率*发生B之后发生A的概率 1 即： P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)...
机器学习 第三讲：从矩阵和概率的角度推导最小均方误差函数
02-12
综上所述，文档内容涉及了最小均方误差函数的推导，这不仅仅是机器学习中的一个知识点，而是涉及到线性代数、概率论和统计学等多个学科。最小均方误差函数作为评价回归模型性能的常用指标，其推导过程反映了机器学习...
概率论与数理统计 | (5) 二元随机变量Part Two
sdu_hao的博客
11-04 4415
目录 1. 二元连续型随机变量边际概率密度 2. 二元连续型随机变量条件概率密度 3. 二元均匀分布、二元正态分布 4. 随机变量的独立性 1. 二元连续型随机变量边际概率密度 二元随机变量(X,Y)分布函数F(x,y),它们的边际分布函数分别为: 对于连续型随机变量(X,Y)， 概率密度为f(x,y),X,Y的边际概率密度为: 例题 2. 二...
概率图模型(02)下: 贝叶斯网两等价观点(条件独立和因子分解)
走过的都是未来
08-15 8682
本文将继续贝叶斯网络基础的讲解，主要目的在于诠释包括概率图的两种等价观点，即条件独立和因子分解（Independence 和 Factorization）的等价性； 解释 d-分离 和 I-Map 的概念，并介绍伯努利和多项式这两种朴素贝叶斯分类器。
多元与条件概率统计分布的变值测量
02-09
概率统计模型是量子统计的基础。在几率处理的量子统计模式中通常假设具有极大数目的量子运动能满足随机过程大数定理的条件，其概率分布能利用经典多元正态分布从连续概率统计出发进行逼近。从量子交互作用测量出发，对Einstein受激发射、Clauser-Horne-Shimony-Holt (CHSH)、Aspect等测量参数形成四元组。利用多变量逻辑函数和变值原理， 在N元0-1输入/输出序对上形成变值测量四元组，建立变值双路模拟模型。该模型根据多元/条件概率、同步/异步、对称/反对称等不同条件得到对应概率统计分布，形成4组16个统计直方图。根据穷举模拟计算结果，展现变值概率统计在复杂交互作用条件下能否满足连续的概率统计分布。给出了两类仿真实验计算统计分布测量结果。模拟测量结果表明，多元概率统计与正态分布关联，而条件概率统计则与量子干涉统计分布关联。
【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part II）
weixin_30522183的博客
09-22 302
title: 【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part II） categories: Mathematic Probability keywords: Conditional Distributions 条件分布 Bayes’ Theorem 贝叶斯理论 Histograms 直方图 Law ...
【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part I）
weixin_30619101的博客
09-22 310
title: 【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part I） categories: Mathematic Probability keywords: Joint Distributions 联合分布 Mixed Distributions 混合分布 Marginal Distributions...
【基础数学】先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
devil_son1234的博客
10-17 9083
给定一个observation variable x(比如RGB图片)和latent variable z (比如是RGB图片经过encoder得到的latent feature)，假设我们想学习后验概率，但发现在实际中不易或不能求解，那么该如何求解这个后验概率？
先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
科研小呆瓜的博客
11-07 5394
先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)的全面总结与综合分析
遇到的多条件贝叶斯概率问题
My Sunshine
06-12 1万+
在看论文的时候看到这样一个公式： 注意这个式子里面的位置。 我的第一反应是，这不对吧？思前想后，我决定推一推试试看。 考虑一种简单的情况，如果事件与事件和事件是独立的。那么很显然可以看出，这个式子就变成了贝叶斯公式的基本形式： 既然这种特殊情况是对的，那么有必要严肃的看一看当果事件与事件和事件不独立的时候，最上面的式子是否是对的。 等式左边直接用条件概率公式展开：
拥有多个A的概率：又一个条件概率悖论
matrix67的专栏
02-08 1138
    概率论给我们带来了很多匪夷所思的反常结果，条件概率尤其如此。网络上每一次有人发帖提出与条件概率有关的悖论时，总会引来无数人的围观和争论，哪怕这些问题的实质都是相同的。    来看两道简单的组合数学问题：       1. 四个人打桥牌。其中一个人说，我手上有一个A。请问他手上有不止一个A的概率是多少？       2. 四个人打桥牌。其中一个人说，我手上有一个黑桃A。请
联合概率 边缘概率 条件概率
qq_44711190的博客
11-17 795
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 P(X=a,Y=b)或P(a,b)或P(ab) 边缘概率 仅与单个随机变量有关的概率称为边缘概率，也可以理解为是将某一项写开 P(X=a)或P(Y=b) 联合概率和边缘概率的关系 \(P(X=a)=\Sigma_bP(X=a,Y=b)\\ P(Y=b)=\Sigma_aP(X=a,Y=b)\) 求和符号表示穷举所有Y(或X)所能取得b...
一文读懂条件概率、全概率公式、贝叶斯公式
weixin_43336108的博客
11-01 368
事件A已经发生，造成事件A出现的某个原因的概率。每个原因B都会造成事件A的发生。
中心极限定理在概率预测中的理论与应用探索
特征函数的性质可以帮助我们识别随机变量的类型，如通过比较特征函数可以判断两个随机变量是否等价。在概率预测中，特征函数可以用来推导出各种统计量的期望值和方差，为预测模型的建立提供数学依据。 随机序列的...
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