概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

title: [概率论]2-1:条件概率(Conditional Probability) categories: Mathematic Probability keywords: Conditional Probability 条件概率 Multiplication Rule 乘法原理 Partitions Law of total Probability 全概率公式 toc: true date: 2018-01-31 10:34:36 Abstract: 本文介绍条件概率的定义及相关知识,…

0. 说明 条件概率 & 全概率公式 & 朴素贝叶斯公式 学习笔记 参考 scikit-learn机器学习(五)--条件概率,全概率和贝叶斯定理及python实现 1. 条件概率 [定义] 已知 事件A 发生的条件下,另一个 事件B 发生的概率成为条件概率,即为 P(B|A) 如图 A∩B 那一部分的发生的概率即为 P(AB) P(AB) = 发生A的概率 * 发生A之后发生B的概率 = 发生B的概率 * 发生B之后发生A的概率 即: P(AB) = P(A) * P(B|A) = P(B…

tag:这篇文章没太多思考的地方,就是做个过渡 1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗? 3.每个样本点都可以看作是互斥事件,来重新看待条件概率 一.从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义,当在"A的样本点集合中,没有一个B集合中的样本点"的时候: 则A.B事件构成了一对互斥事件,简单理解就是发生了A就绝对不可能发生B,又根据条件概率的展开式,我们可以推出常见的两个公式: 互斥事件在V-N图上来看,就是两个事件的集合没有交集. 二.互斥事件是…

写本文主要是帮助粉丝理解考研中的古典概率-条件概率的具体定义. "B事件发生的条件下,A事件发生的概率"? "在A集合内有多少B的样本点"? "在B约束条件下,A发生的概率变化为?" "B事件中的一个样本点,同时也落在A样本点集合的概率是多少" "将B作为样本空间,则A的概率变为多少" 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义? 2.从交事件AB来推导条件概率公式 3.在考研古典概率中,条件概率公式的一些不…

"B事件发生的条件下,A事件发生的概率"? "在A集合内有多少B的样本点"? "在B约束条件下,A发生的概率变化为?" "B事件中的一个样本点,同时也落在A样本点集合的概率是多少" "将B作为样本空间,则A的概率变为多少" 1.条件概率在古典概率中到底该怎么被定义? 2.从交事件AB来推导条件概率公式 3.在考研古典概率中,条件概率公式的一些不足 4.在现实生活中如何理解条件概率? 一.条件概率在古典概率中…

1.从条件概率来定义互斥和对立事件 2.互斥事件是独立事件吗? 3.每个样本点都可以看作是互斥事件,来重新看待条件概率 一.从条件概率来定义互斥和对立事件 根据古典概率-条件概率的定义,当在"A的样本点集合中,没有一个B集合中的样本点"的时候: 则A.B事件构成了一对互斥事件,简单理解就是发生了A就绝对不可能发生B,又根据条件概率的展开式,我们可以推出常见的两个公式: 互斥事件在V-N图上来看,就是两个事件的集合没有交集. 二.互斥事件是独立事件吗? 互斥事件不仅不是独立事件,还是一种…

\documentclass[UTF8,a1paper,landscape]{ctexart} \usepackage{tikz} \usepackage{amsmath} \usepackage{amssymb} \usepackage{geometry} \geometry{top=5cm,bottom=5cm,left=5cm,right=5cm} \usepackage{fancyhdr} \pagestyle{fancy} \begin{document} \title{\Huge 概…

一起啃PRML - 1.2 Probability Theory @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ A key concept in the field of pattern recognition is that of uncertainty. 可以看出概率论在模式识别显然是非常重要的一大块. 读其他书的时候在概率这方面就也很纠结过. 我们也还是通过一个例子来理解一下Probability Theory里面一些重要的概念. Ima…

题目大意: 你要去邮局发一个包裹,有n个窗口,每个都有人,每一个窗口完成一次服务的时间 ti 的分布符合几何分布:ki*e^(-ki*t) 每个窗口当前服务已经进行了ci时间 你会去第一个完成当前服务的窗口,求你从到达邮局到寄完包裹花费总时间的期望 据说是概率论书上的题目..概率论才学了一章的哭瞎 比赛的时候题还没完全都清楚,感觉概率应该用积分算,就开始积分,最后搞了半天也是不了了知 后来看了大牛的题解,总算看懂了,也自己推了∫+∞xf(x:λj)dx一次.. 思路: 首先对单个窗口进行概率积分…