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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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
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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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
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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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，
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
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
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？
贝叶斯分类是统计学分类方法。它们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。 贝叶斯定理是就是在给定的数据概率来表示未知的后验概率。比如已知某水果是红色的情况下，判断该水果有多大的概率是苹果，用数学符号表示就是(后验概率)，其中X表示“这个水果是红色的”，H表示“这个水果是苹果...
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2013-11-24 16:40:00
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I . 贝叶斯分类器II . 贝叶斯推断 ( 逆向概率 )III . 贝叶斯推断 应用场景 ( 垃圾邮件过滤 )IV . 贝叶斯方法 由来V . 贝叶斯方法VI . 贝叶斯公式VII . 贝叶斯公式 ③ 推导过程VIII . 使用贝叶斯公式求逆向概率
原创
2022-03-09 10:13:06
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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)
注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
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)，
数据挖掘入门系列教程（七）之朴素贝叶斯进行文本分类贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和，均以贝叶斯定理为基础，故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法很简单很简单，就一个公式如下所示：\[P(B|A) = \frac{P(A|B) P(B)}{P(A)}
\]上面的公式就是朴素贝叶斯分类算法的核心。现在不理解没关系，只要能够知道并能够推导
零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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