贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则
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2023-10-13 12:31:45
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贝叶斯公式=贝叶斯定理贝叶斯公式到底想说啥贝叶斯公式就是想用概率数学来表示事件发生依赖关系。贝叶斯公式长下面这样：用图形怎么表示贝叶斯公式就是X的面积。就是Y的面积。是什么？是指Y发生的情况下X发生的概率。用图形表示就是，只看Y的情况下Y里面的X占比多少。这不就是相交部分除以Y的面积么？相交部分计算方式=X的面积*相交部分占X的比率。再看看前面的公式就完全能理解了。贝叶斯公式在机器学习中有什么用？
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2023-10-07 14:56:56
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一、贝叶斯公式贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。主要用于文本分类。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发生的条件概率为：2. 由条件概率公式得出乘法公式： 也可变形为： 也可以这样来看贝叶斯公式： 第一部分是先验概率 ，后
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2023-12-12 22:19:07
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贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系。贝叶斯原本是个神父，他为了证明上帝的存在而发明了著名的贝叶斯公式。然而他本人并不知道他所发明的公式及其背后的思想对当今社会产生重大变革，最典型的的莫过于当今炙手可热的“人工智能+”时代下，是人工智能的分支：机器学习，所必备的方法之一。上图就是著名的贝叶斯公式，估计很
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2023-10-07 15:44:45
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文章目录贝叶斯公式简述（茆书）朴素贝叶斯（naive Bayes）法（李书）理论推导朴素贝叶斯的法的参数估计极大似然估计贝叶斯估计朴素贝叶斯算法的步骤算法小结算例实战—文本分析简言识别性别情感分析小结参考 贝叶斯公式简述（茆书） 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 数学推导上，贝叶斯公式是由全概率公式与乘法公式推导
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2024-07-13 08:38:26
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贝叶斯公式啥也别说先看公式：P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)(1)我第一眼看到公式(1)的时候心里的想法是：这是啥，啥玩意，有啥用。算了都给出公式了不来分析分析2.1 公式推导来上图图 one：啥也不是图我们先看图one，在一个 Ω 的样本空间中， A 事件是左边的又短又胖的大椭圆， B 事件是右边的又细又长的长椭圆，&
原创
2022-11-28 12:27:50
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假设已知先验概率P(ωj)，也知道类条件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，处于类别ωj，并具有特征值x的模式的联合概率密度可写成两种形式：
p(ωj,x) = P(ωj|x)p(x) = p(x|ωj)P(ωj)
整理后得出贝叶斯公式（只有两种类型的情况下）
下面分别介绍一下后验概率、似然函数、先验概率以及证据因子。
1、后验概率
后验概率P(ωj|x)，即假设特征值x已知的条件下
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2015-10-05 18:10:44
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2019-07-27 17:52:00
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P(A∩B)和P(A|B)有什么区别？ 这个问题困惑了我这么多年，是最近半年才发现的。前者注意，基数是全部样本数量，后者是B P(A∩B) = AB同时满足的个数/ Num(total) P(A | B) =AB同时满足的个数/ Num(B) 二者分子是一样的，区别在于分母。 贝叶斯是什么思想？ P(h|D) = P(D|h)P(h)/P(D)，这里P(D...
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2019-01-01 18:12:00
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逻辑推理的一个常见误区是以偏概全。一个典型例子是：许多渠道显示，地震发生时伴随的一个常见现象是动物园里的动物普遍地焦躁不安。于是，有些人就把动物焦躁不安作为地震预测的一个强有力的手段。更有甚者，一旦发现动物普遍地焦躁不安，直接就说，哪里要发生地震了。那，这样的推理具有什么样的缺陷呢？
地震和动物焦躁不安都是不确定性事件。用A表示动物园里的动物普遍地焦躁不安，用B表示地震的发生。那们上述推理犯
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2019-06-02 09:20:16
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贝叶斯法则和贝叶斯公式 一、总结 一句话总结： 贝叶斯法则（定理）：$$p ( A | B ) = \frac { P ( B | A ) \times p ( A ) } { P ( B )}$$ 全概率公式：$$P ( B ) = \sum _ { i = 1 } ^ { n } P ( M _
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2020-11-08 23:23:00
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贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)，
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2024-01-25 20:39:22
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什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。注：P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。注：P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。该公
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2024-05-02 13:58:25
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贝叶斯算法要解决的问题： 假设我们知道了在A条件发生的情况下，B条件发生的概率（即条件概率），但是我们想知道在B条件发生的情况下，A条件发生的概率。我们就可以用到贝叶斯公式。贝叶斯公式的分母是全概率公式，全概率公式如下： 如果事件B1、B2、B3…Bn 构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有 P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)
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2024-01-13 04:16:34
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一、基本原理
将不能完全确定数据实例应该划分到某个分类，或者只能给出数据实例属于给定分类的概率。
介绍算法之前，需要了解一些概率方面的知识。 贝叶斯决策理论的核心思想是选择具有最高概率的决策，通俗的说就是待分类的数据分到哪个类别的概率最高就属于哪个类别。
那么为什么要用贝叶斯公式呢？贝叶斯准则告诉我们如何
定理定义
贝叶斯公式（发表于1763年）为：
这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(B[1])、P(B[2])称为基础概率，P(A│B[1])为击中率，P(A│B[2])为误报率。
应用例子 吸毒者检测
贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不
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2024-10-28 15:26:38
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： 我们把P(A)和P(B)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后验概率的公式。也就是寻果溯因，我们根据已经发生的事件去探究导致事件发生的
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2024-03-07 19:32:47
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1、贝叶斯网络基础首先复习一下贝页斯公式例题：分别有 A、B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器 A 的概率是多少?则有：P(红) = 8/20，P(A) = 1/2，P(红|A) = 7/10，其中P(红)表示整体上摸出红球的概率，P(A)表示选中A容器的概率，
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2024-07-08 10:08:57
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式：\[P(A|B)=\frac{P(A)P(B|A)}{P(B)}
\]我们把\(P(A)\)和\(P(B)\)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后
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2024-06-13 20:47:47
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感觉这玩意儿挺好玩的，顺便填一下以前留下的坑。 有些内容是抄袭的以前的文章，有些是自己瞎编的。 warning：博主并不知道什么叫深度学习/机器学习/AI，只是一个数学爱好者/oier 独立 独立：对于事件$A$和$B$，如果$P(AB)$=$P(A)P(B)$，那么称$A$和$B$是独立的。 所谓
原创
2021-06-05 10:23:33
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