[概率论]四小时不挂猴博士

贝叶斯公式是什么

贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理,用于计算在已知一些先验信息的情况下,更新对事件发生概率的估计。贝叶斯公式的表达式如下:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。

贝叶斯公式的应用非常广泛,特别是在统计学、机器学习和人工智能领域。它可以帮助我们根据新的证据更新对事件发生概率的估计,是一种非常有用的推理工具。

如何区分贝叶斯全概率公式和条件概率

贝叶斯全概率公式和条件概率是概率论中两个不同的概念。

贝叶斯全概率公式是指在已知事件A的情况下,求事件B的概率。它的公式为P(B) = Σ P(B|A)P(A),其中P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率,P(A)表示事件A的概率。这个公式可以用来计算在不同的条件下事件B发生的概率。

条件概率是指在已知事件A的情况下,事件B发生的概率。它的公式为P(B|A) = P(A∩B) / P(A),其中P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(A)表示事件A的概率。条件概率可以用来计算在已知条件下事件B发生的概率。

因此,贝叶斯全概率公式是用来计算在不同条件下事件B发生的概率,而条件概率是用来计算在已知条件下事件B发生的概率。两者的区别在于计算的角度和应用的场景。

加不加等号,结果不变!

相关推荐
jackyrongvip3 天前
妙用《甄嬛传》中的选妃来记忆概率论中的乘法公式
概率论
lynn-666 天前
【深度学习与大模型基础】第8章-概率分布
人工智能·算法·机器学习·概率论
猎人everest8 天前
机器学习之概率论
人工智能·机器学习·概率论
豆芽8198 天前
二项式分布(Binomial Distribution)
人工智能·python·机器学习·numpy·概率论
zbdx不知名菜鸡11 天前
self Attention为何除以根号dk?(全新角度)
transformer·attention·概率论
优美的赫蒂11 天前
扩展卡尔曼滤波
机器学习·数学建模·矩阵·概率论
Lichenpar12 天前
AI小白的第七天:必要的数学知识(四)
人工智能·概率论·概率分布
pen-ai13 天前
离散概率分布:正态分布,二项分布,连续分布,正态分布的性质
算法·机器学习·概率论
kngines13 天前
从零构建大语言模型全栈开发指南:第一部分:数学与理论基础-1.1.2核心数学基础:线性代数、概率论与梯度优化
人工智能·线性代数·大语言模型·概率论·强化学习·rlhf
zyq~14 天前
【课堂笔记】定理:样本越多,测量的经验损失越接近真实损失
笔记·机器学习·概率论