0. 条件概率的理解
对于条件概率 P(A|B) B 作为 A 发生的条件，对 A 发生的概率的影响，以 B 为条件的含义正在于，B 的值是被观察到的（Observed），其值是已知的（Given）。
1. 条件概率时刻发生变化
你的老师告诉大家下周有一个抽查考试，周一至周五任意一天的早上会告诉大家当天考试。
周一：1/5
周二：1/4（周一不发生，表示已然发生的事）
周三：1/3（周
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2016-08-14 17:55:00
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公式含义在 B 事件发生的情况下，发生 A 事件的概率。这和 A 事件和 B 事件同时发生的概率是不一样的，前者的样本空间为：P(B)N，后者的样本空间为 N。
原创
2021-07-21 15:14:43
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联合概率、边缘概率、条件概率 概念总结 一、总结 一句话总结： 条件概率：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（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B) 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
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2020-11-07 19:54:00
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目录条件概率一、条件概率简介二、条件概率推广条件概率一、条件概率简介条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：\(p(A|B)\)，读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么\[p(A|B) = {\frac{p(AB)}{p(B)}}
\]其中\(p(AB)\)表示\(A\)和\(B\)同时发生的概率，\(p(B)\)表示\(B\)发生的概率。二、
原创
2021-04-16 20:26:29
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目录条件概率一、条件概率简介二、条件概率推广 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11686958.html 条件概率 一、条件概率简介 条件概率是指事件A在
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2020-12-10 23:02:00
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https://vjudge.net/problem/UVA-11181 题意： 有n个人准备去超市逛，其中第i个人买东西的概率是pi。逛完以后你得知有r个人买了东西。根据这一信息，请计算每个人实际买了东西的概率。 思路： "r个人买了东西"这个事件叫E，"第i个人买东西"这个事件为Ei，则要求的是
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2017-04-08 20:14:00
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第一步骤 是概率空间的划分，这是全概率公式 第二步骤 是条件概率
原创
2022-01-04 14:37:46
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---------------------------------------条件概率------------------------------------------------------
N friends go to the local super market together. The probability of their buying something fromnished you are given the
当已知A B独立时可以,p(a并b)=p(a)+p(b)-p(a交b),p(a交b)=p(a)*p(b),当a,b不独立时,要用条件概率,p(a交b)=p(b|a)*p(a)=p(a|b)*p(b),事实上,当a,b独立
原创
2021-04-22 22:25:08
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当已知A B独立时可以,p(a并b)=p(a)+p(b)-p(a交b算A的时候B的概率更具公式p(a交b)=p(b|a)*p(a)p(b|a)=p(a交b)/p(a)=p2[0]/p3[0]假设...
原创
2022-02-19 14:27:51
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本文约2300字，建议阅读9分钟本文为你解释联合概率和条件概率之间区别和联系。联合概率P(A∩B)两个事件一起（或依次）发生的概率。例如：掷硬币的概率是 ¹⁄₂ = 50%，翻转 2 个公平硬币的概率是 ¹⁄₂ × ¹⁄₂ = ¹⁄₄ = 25%（这也可以理解为 50% 的 50%） P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B)对于 2 个硬币，样本空间将是 4 {HH,HT,TH,TT}，如果第
条件概率（Conditional Probability）这里用一个例子来告诉大家：比如，一个上学期间整天鬼混的学沫，根本就不好好学习，对于他而言，选择题的四个选项ABCD被他选取的概率就为1/4。而对于大学霸来说，题题都会，那么他选取每一个选项的概率就为1或0。但是有一天，这个学沫和学霸考试竟然挨着，当学沫想看学霸选择题的时候，被学霸一手遮住：那么在这样的事情发生之后，学沫肯定就知道不是选B就是
原创
2021-04-10 14:26:07
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0. 多元高斯分布
假定一个 n 维的随机变量 x=[x1x2]∼N(μ,Σ)，其中 x1,x2 的维度分别是 p 和 q（也即 p+q=n），μ=[μ1μ2]，Σ=[Σ11Σ21Σ12Σ22]（Σ=ΣT,Σ21=ΣT21），
1. 边缘分布
x1,x2 各自依然服从 μi，写反差矩阵 Σii 的多元高斯分布；
2. 条件概率分布
给定 xj 求 xi 的分布：
μi|j=μ
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2017-04-03 16:33:00
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问题引入话说大家都会被问到判别模型和生成模型的区别，那么生成模型我们求解的是输入输出的一个联合概率分布，而判别模型是一个条件概率分布。那么联合概率分布和条件概率分布的区别是啥呢？问题解答区别：联合概率：联合概率指类似于这样，包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。边缘概率：边缘概率是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率指类
原创
2021-01-29 19:54:33
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1、概率模型机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型、条件随机场等。这几个模型之间有一定的关系，它们的...
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2018-08-19 09:39:40
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题意：有n个人买东西，第i个人买东西的概率为Pi。已知最终有r个人买了东西，求每个人买东西的概率。分析：设事件E为r个人买了东西，事件Ei为第i个人买了东西。所求为P(Ei|E) = P(EiE) / P(E)用一个buy数组记录每个人买或没买东西，然后dfs。枚举所有r个人买了东西的情况的概率pr...
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2014-12-21 09:48:00
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