朴素贝叶斯作业

wazsd1

于 2022-11-21 19:38:01 发布

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分类专栏： python小白文章标签：人工智能

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本文通过一个具体实例演示了如何使用Python进行概率计算。首先定义了男性和女性穿鞋的概率，然后计算了总体穿鞋的概率以及在已知穿鞋情况下男性和女性的概率。此例有助于理解条件概率的概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


from fractions import Fraction
# 初始条件规定

# 性别概率
p_men = Fraction(2, 3)
p_women = Fraction(1, 3)

p_men_wear = Fraction(1, 2) # 男性穿鞋的概率
p_women_wear = Fraction(2, 3) # 女性穿鞋概率

# 穿与不穿构成一个全概率
all_obbs = lambda x, y, m, n: x*y + m*n
p_wear = all_obbs(p_men, p_men_wear, p_women, p_women_wear)
p_no_wear = 1 - p_wear
print('穿鞋概率为{}, 不穿鞋的概率为{}'.format(p_wear, p_no_wear))

# 求穿凉鞋男性女性概率
behind_obbs = lambda x, y, z: x * y / z
p_wear_men = behind_obbs(p_men, p_men_wear, p_wear)
p_wear_women = 1 - p_wear_men

print('穿凉鞋男性概率为{}, 穿凉鞋女性概率为{}'.format(p_wear_men, p_wear_women))