机器学习（基于python数学基础）——概率统计篇（一）全概率与贝叶斯公式

【注】学习本篇前最好一定的数学基础，即学习过概率论与数理统计

这个问题是求全概率的，在这里我们给它加上一问求：取得正品且是甲厂生产的概率。

import numpy as np

H = np.array([1/2, 3/10, 2/10])  # 完备事件组概率
C = np.array([9/10, 14/15, 19/20])  # 条件概率
h = np.array(1/2)
c = np.array(9/10)


# 全概率公式
def quangailv(H, C):
    return (H * C).sum()


# 贝叶斯公式
def beiyesi(h, c, quangailv):
    x = h*c
    y = quangailv(H,C)
    return x/y


print(quangailv(H, C))
print(beiyesi(h, c, quangailv))

输出结果为：