贝叶斯定理(Bayes‘ rule)

bayes' rule本质上是在讲什么

贝叶斯定理(Bayes' rule)是概率论中的一个基本定理,它描述了在获得新证据后更新先验概率的过程。该定理以托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的名字命名,尽管他并没有以公式的形式提出这个定理。

在贝叶斯定理中,我们考虑一个事件的概率,称为"后验概率",在我们观察到一些新的证据(或信息)之后。贝叶斯定理表达了这样一个关系:我们如何将我们的初始信念(先验概率)与新的证据相结合来得到一个更加准确的信念(后验概率)。

贝叶斯定理的数学表述如下:

贝叶斯定理的本质是将先验信息(我们对事件发生的初始信念)与新的证据相结合,以更新我们对事件的信念。这使得我们能够通过不断地获取新的信息来逐步改进我们的估计或决策,从而更准确地理解和预测复杂的现实世界中的事件。因此,贝叶斯定理在统计学、机器学习、人工智能等领域中具有广泛的应用。

相关推荐
明月照山海-3 天前
机器学习周报十三
人工智能·机器学习·概率论
北京地铁1号线3 天前
概率统计面试题1:随机抛掷的点到圆心距离的期望
概率论
ratbag6720134 天前
概率论与数理统计专业重点学哪些知识?
概率论
Yingjun Mo4 天前
1. 统计推断-基于神经网络与Langevin扩散的自适应潜变量建模与优化
人工智能·神经网络·算法·机器学习·概率论
图先5 天前
概率论第五讲—大数定律与中心极限定理
概率论
图先8 天前
概率论第六讲—数理统计
概率论
西猫雷婶9 天前
scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归损失函数的基本表达式
深度学习·神经网络·学习·机器学习·线性回归·scikit-learn·概率论
xz2024102****11 天前
最大似然估计:损失函数的底层数学原理
人工智能·算法·机器学习·概率论
kingmax5421200811 天前
概率与数理统计公式及结论汇总
人工智能·机器学习·概率论
西猫雷婶12 天前
神经网络|(十九)概率论基础知识-伽马函数·下
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·回归·scikit-learn·概率论