贝叶斯定理就是将行的条件机率转变成列的条件机率,或是将列的条件机率转变成行的条件机率。贝叶斯定理公式看似复杂,背后逻辑其实相当简单,它就是一个将“给定X 事件已发生的前提下,Y事件发生的条件机率”转变成“给定Y 事件已发生的前提下,X事件发生的条件机率”的过程而已。换句话说,贝叶斯定理就是在算反机率。
贝叶斯定理简单而言,即人脑存在一个初始认知,后又获得了一项证据,于是认知被更新,进而采取新行动。比如,我背后有一个桌子,我随手往背后扔出一个球,球落下后,你问别人,球与桌子的位置关系是偏左还是偏右?通过提示,不断调试,最终将球精准地扔到桌子上。 从概率学层面来讲,贝叶斯定理涉及几个基本概念:第一个是条...
(重定向自贝氏定理) A+医学百科>> 贝叶斯定理 贝叶斯其人 贝叶斯,全名 托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes),一位伟大的英国数学大师,他的理论照亮了今天的计算领域,和他的同事们不同:他认为上帝的存在可以通过方程式证明,他最重要的作品被别人发行,而他已经去世241年了。
基于这种想法,贝叶斯思想应该占上风,因为它实际上离真实值非常遥远。让我们用贝叶斯定理来获得一些观点。 贝叶斯定理,或之前所说的条件概率定理,是用来计算某一事件(E)已经发生(例如在测试中被诊断为阳性)时假设(H)为真的概率。计算公式如下: ▲贝叶斯的条件概率公式 等号左边的P(H|E)项是已经在疾病测试中诊断为...
贝叶斯定理研究的是条件概率,也就是在特定条件下发生的概率问题。基于这一数学思想,人们提出了一种叫作朴素贝叶斯的算法。 朴素贝叶斯常用于解决分类问题,它的目的是把具有某些特征的样本划分到最可能属于的类别中。也就是说,样本属于哪个类别的概率最大,就认为它属于哪个类别。
贝叶斯定理(Bayes Theorem) 实际应用 贝叶斯定理,通过已知的概率计算未知的概率,比如,已知A的概率是P(A),B的概率是P(B),A发生时B发生的概率是P(B|A).那么就可以算出,B发生时A发生的概率P(A|B) =P(A)*P(B|A)/P(B)。 生活应用 人们在生活中经常无意识的用到贝叶斯定理,比如地域偏见,我们可以用贝叶...
在本文中,你将学习如何分析条件概率,即事件的概率不是独立的,而是取决于特定事件的结果。此外,还将介绍条件概率最重要的应用之一:贝叶斯定理。 1 条件概率 条件概率的第一个例子将研究流感疫苗和接种疫苗可能出现的并发症。当在美国接种流感疫苗时,你通常会收到知情同...
根据我们的观察,造成此现象的原因有二:首先,一般基本统计学教科书虽然会提到贝叶斯定理,但绝大多数的教科书仍然只涵盖以P值检定为基础的传统“次数统计推论”(frequentist statistical inference)。学生即使学了贝叶斯定理,也只把它当作一个数学公式,不...
除此之外,这个神奇的定理还给我们带来如下十个观念,彻底改变了我们看世界的方式。 1. 信念的种子:基础比率的力量 从一个主观的先验概率开始,贝叶斯定理教会我们如何在不确定性中找到希望的起点。 2. 粗略也是一种智慧:行动在不完美中也能美好
具体来说，在婚姻中，贝叶斯定理可以用于以下方面：1. 解决误解和争吵 在婚姻中，经常会出现误解和争吵。使用贝叶斯定理，可以帮助夫妻双方更好地理解对方的观点和想法。具体来说，假设你的配偶说了一句话，你觉得很伤心。但是，如果你运用贝叶斯定理，就会发现这句话可能不是你想象的那么严重。你可以考虑其他因素，...