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,…

Conditional Probability Example:In a batch, there are 80% C programmers, and 40% are Java and C programmers. What is the probability that a C programmer is also Java programmer? Let A --> Event that a student is Java programmer B --> Event that a st…

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果. 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是,先验*似然=后验,有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似然,任意一个,我们就能得到更可靠的后验概率 最近又在刷一个Coursera的课程:Baye…

Naive Bayes Theorm And Application - Theorem Naive Bayes model: 1. Naive Bayes model 2. model: discrete attributes with finit number of values 2. Parameter density estimation 3. Naive Bayes classification algorithm 4. AutoClass clustering alogrithm \…

title: [概率论]2-3:贝叶斯定理(Bayes' Theorem) categories: Mathematic Probability keywords: Bayes' Theorem 贝叶斯公式 Law of total Probability 全概率公式 toc: true date: 2018-02-02 10:10:45 Abstract: 本文是关于Bayes' Theorem 的介绍性知识 Keywords: Bayes' Theorem,Law of total Prob…

这里用Venn diagram来不严谨地推导一下贝叶斯定理. 假设A和B为两个不相互独立的事件. 交集(intersection):  上图红色部分即为事件A和事件B的交集. 并集(union):  由Venn diagram可以看出,在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B: 同理,在事件A已经发生的情况下,事件B发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件A: 注:表示 A,B 事件同时发生的概率,如果 A 和 B 是相互独立的两个事件,那么:. 由上面的公式可…

Bayes' Theorem定理的原理说明,三个简单的例子来说明用法及一些练习. Bayes' Theorem就是概率问题,论文相对比较好理解,也不必做什么笔记.…

From: https://alexanderetz.com/2015/08/09/understanding-bayes-visualization-of-bf/ Nearly被贝叶斯因子搞死,找篇神文舔. In the first post of the Understanding Bayes series I said: The likelihood is the workhorse of Bayesian inference. In order to understand Bayesia…

顾名思义, 条件概率指的是某个事件在给定其他条件时发生的概率, 这个非常符合人的认知:我们通常就是在已知一定的信息(条件)情况下, 去估计某个事件可能发生的概率. 概率论中,用 | 表示条件, 条件概率可以通过下式计算得到P(Y=y|X=x)=P(Y=y,X=x)P(X=x)P(Y=y|X=x)=P(Y=y,X=x)P(X=x), 即 在 x 发生的条件下 y 发生的概率 等于 x,y 同时发生的联合概率 除以 x自身的概率. 注意, 必须满足 P(x)>0P(x)>0, 否则对于永远不会发生…

基本概念 样本空间: 随机试验E的所有可能结果组成的集合, 为E的样本空间, 记为S 随机事件: E的样本空间S的子集为E的随机事件, 简称事件, 由一个样本点组成的单点集, 称为基本事件 对立事件/逆事件: 若A并B=S, 且A交B=空, 则称A与B互为逆事件, A与B互为对立事件. A上面加一横即A的逆事件 频率: 在相同的条件下进行了n次试验, 事件A发生的次数为A的频数, 与n的比值成为A的频率 概率: 设E为随机试验, S是E的样本空间, 对于E的每一个事件A赋予一个实数, 记为P(A…