定義1:
設e是隨機事件，
s是它的樣本空間。對於
e的每一事件a賦予
乙個實數，記為p
(a)，稱為事件
a發生的概率。
定義2設a,b
是兩個事件，且
p(a)>0
，則稱p(b|a)
=(2.1)
條件概率公式
為在事件a
發生的條件下事件
b發生的條件概率。公式
2.1稱為條件概率公式。
在條件概率基礎上有
乘法定理、全概率公式、貝葉斯公式
三個重要公式。
定理2.
2:(乘法定理)設
p(a)>0
，則有p(ab)
= p(b
|a)p(a)
(2.2)乘法公式
公式2.2
稱為乘法公式也叫聯合概率公式，是指兩個任意事件的乘積發生的
概率，或稱為交事件發生的概率。
定義3:
設試驗e
的樣本空間為
s,a為
e的事件，b1，
b2,...
,bn為s的
乙個劃分，且p(b,)>0(i=1,2,
…，n)
，則p(a)
=p(a|b
1)p(b
1)+p(a|b
2)p(b
2)+.
..+p(a|b
n)p(bn)
(2.3)全概率公式
公式2.3
稱為全概率公式。定義4
:設試驗e
的樣本空間為
s,a為
e的事件，b1，
b2，...，bn為s
的乙個劃分，且p(a)>0,p(b,)>0(i=1,2,
…，n)
，則p(bi |
a)=i=1,2,...n |
(2.4)貝葉斯
(bayes)
公式公式2.4
稱為貝葉斯
(bayes)
公式。有乘法公式得出
: p(a|b)p(b) = p(b|a)p(a)
貝葉斯推斷 樸素貝葉斯分類 貝葉斯定理
近期，由於專案需求，需要用到貝葉斯定理及其相關知識，於是又系統的學習了一下，順便做一下筆記。非常詳細的注釋 coding utf 8 import copy 用於深度拷貝，適用於複雜的資料結構 複雜的資料結構看不懂，一定要在紙上畫圖，畫出來就一目了然了 class native bayes def ...
貝葉斯相關演算法
貝葉斯法則p h d p d h p h p d 先驗 p h p d 後驗 p h d 極大後驗概率map maximum a posteriori argmaxp h d arg maxp d h p h p d h h argmaxp h d arg maxp d h p h 重 點內容 h ...
貝葉斯公式，定理理解
貝葉斯派既然把 看做是乙個隨機變數，所以要計算 的分布，便得事先知道 的無條件分布，即在有樣本之前 或觀察到x之前 有著怎樣的分布呢？比如往撞球桌上扔乙個球，這個球落會落在何處呢？如果是不偏不倚的把球丟擲去，那麼此球落在撞球桌上的任一位置都有著相同的機會，即球落在撞球桌上某一位置的概率服從均勻分布。...