贝叶斯概率

本文深入探讨了贝叶斯概率的基本概念,包括条件概率,并通过公式导出展示了贝叶斯定理的推导过程。文章通过一个经典的箱子与球的实例,解释了如何使用贝叶斯公式解决实际问题,逐步更新对事件发生概率的估计。最后,提到了在编程中应用贝叶斯概率的场景,尤其是涉及js代码的部分。

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贝叶斯概率

贝斯公式和全概率公式的意思差不多相反。

全概率公式是说;某件事情的发生可以由很多情况导致,那么这件事情发生的概率,就是每件事情导致他发生的概率,乘以每件事情发生的概率。

贝斯公式的意思是:某件事情还是由刚才所说的那些事件引起的,你已经知道某件事情发生了,那么他是由哪件事情引起的呢?就可以又贝斯公式A事件引起他发生的概率。

基本概念

条件概率

条件概率,事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。

公式导出

观察下图
这里写图片描述
易知
P(A|B) = P(A∩B) / P(B)
同理又有
P(B|A) = P(A∩B) / P(A)
所以
P(A|B) * P(B) = P(B|A) * P(A)
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

经典题型

假设有两个各装了100个球的箱子,甲箱子中有70个红球,30个绿球,乙箱子中有30个红球,70个绿球。假设随机选择其中一个箱子&#x

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