条件概率

概率论与数理统计：第一章:随机事件及其概率

、对立②运算法则：德摩根率(3)概率的定义(4)概率的性质(5)概率计算排列组合2.等可能概型1.古典概型(离散)2.几何概型(连续)3.七大公式(1)逆事件概率公式(2)加法公式(3)减法公式(4)条件概率公式
程序员爱德华·2023-08-05 08:22

第三周：统计学之几种常见的数据分布

【理论】概率分布基本概念：随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值离散变量概率分布二项分布；伯努利分布；泊松分布连续变量概率分布均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布
三才数据分析学习笔记·2023-08-02 11:16

全概率公式和贝叶斯公式

二、条件概率设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率：P(A|B)=P(AB)/P(B)特例：事件A和事件B互斥，则条件概率为0.三、全概率公式全概率公式以加法公式和乘法公式为基础
Goodness2020·2023-08-01 13:31

【机器学习】分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

「贝叶斯定理」：也叫贝叶斯公式，用来描述两个「条件概率」之间的关系。比如你看到一个人总是做好事，那这个人多半会是一个好人。「特征条件独立假设
士别三日wyx·2023-07-31 10:24

概率统计公式

=1条件概率：全概率公式：贝叶斯公式：独立的充分必要条件：A与非B、非A与B、非A与非B都相互独立切比雪夫不等式分布函数性质：1.2.单调不减3.4.5.,右连续6.P{X=x}=F(x)-F(x
岩塘·2023-07-31 06:24

刘嘉《概率论》22

要解决这个悖论，理解条件概率很重要。你要知道，随着时间的变化，随机事件发生的概率其实是变化的。考试的可能性也就是概率发生变化，依然是随机的。
游泳的鱼_cc71·2023-07-31 06:40

概率论与数理统计（知识点概览）

目录一.概率论部分随机事件和概率1.古典概型2.几何概型3.事件的概率4.事件的独立性5.条件概率6.全概率公式7.贝叶斯公式二.数理统计部分离散型1.一维离散型求分布律2.一维离散型求期望，方差3.二维离散型求分布律
大地之灯·2023-07-30 20:34

朴素贝叶斯

贝叶斯决策理论核心思想：选择具有最高概率的决策特征独立——变为朴素贝叶斯条件概率计算公式贝叶斯准则进行分类一般流程收集数据：可以使用任何方法。本章使用RSS源。准备数据：需要数值型或者布尔型数据。
山雾幻华·2023-07-29 13:15

06 | 行为金融学：为什么股评不可信？信息加工阶段的认知偏差

信息加工阶段的认知偏差关键点：一、概述——信息加工代表性偏差二、代表性偏差与无条件概率人总是倾向于根据代表性特征来冲动地做判断无条件概率不依赖于任何条件三、金融市场中的代表性偏差例子1——获奖的大师都很牛
Heart_Flow·2023-07-29 13:39

使用贝叶斯算法完成文档分类问题

贝叶斯原理贝叶斯原理（Bayes'theorem）是一种用于计算条件概率的数学公式。它是以18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）的名字命名的。
taoli-qiao·2023-07-29 05:53

2.3.1 条件高斯分布

类似的，任何一个变量的边缘分布也是高斯分布首先来考虑条件概率的情形，本章的重要结论是得出条件高斯分布的的均值和协方差的表达式为：假设是一个服从高斯分布的D维向量。我们将划分为两个不相交的子集，。
golfgang·2023-07-28 21:35

【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

1.原理简介朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，利用特征的条件概率来进行分类。假设有一个样本x=(x₁,x₂,…,xn)，其中x₁,x₂,…,x
晨星同行·2023-07-28 19:37

金融中的数学：贝叶斯公式

它是根据条件概率推导出来的，得名于英国数学家托马斯·贝叶斯。
抱抱宝·2023-07-27 08:33

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯原理1.概率公式条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，P(A|B)在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？女神喜欢条件下，有2、3、4
加油吶·2023-07-26 07:04

从一道风靡虎扑的数学题说起

这是一道有关“条件概率”的题。一部分对概率论并不熟悉的朋友，会直观地给出一种分析：第一次摸出红球，因此，选中的箱子可能是A，或者C；那么
贾湖图·2023-07-24 19:04

机器学习&&深度学习——预备知识（下）

4.4链式法则5自动微分5.1简单例子5.2非标量变量的反向传播5.3分离计算5.4Python控制流的梯度计算6概率6.1基本概率论6.1.1概率论公理6.2处理多个随机变量6.2.1联合概率6.2.2条件概率
布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:39

生成方法和判别方法

生成方法：统计得到联合概率，计算后得到条件概率判别方法：直接得到条件概率生成方法准确率较高，收敛速度快，更接近于真实模型，但是计算量大，耗时长
孙有涵·2023-07-23 07:06

Spark 分布式实现贝叶斯判别

Spark分布式实现贝叶斯判别贝叶斯公式贝叶斯A是事件Ω中的一个事件，则在A给定的条件下，事件Bi的条件概率如下：贝叶斯公式Bi通常视为A发生的”原因“，P(Bi)称为先验概率（主观概率），表示各种原因发生的可能性大小
k_wzzc·2023-07-22 11:00

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲 非线性优化（1）

1.最小二乘问题引出首先，将SLAM中的状态估计问题，从概率学的角度分析：已知输入数据u和观测数据z的条件下，求状态x,y的条件概率分布，由贝叶斯法则将条件概率分布表示为“后验概率=似然*先验概率”的形式
晒月光12138·2023-07-21 23:32

贝叶斯滤波（一）二维连续型随机变量的条件分布函数与贝叶斯公式

一.二维离散型随机变量的条件分布已知(X,Y)是二维离散型随机变量，其联合概率函数为对于给定的，则有在的条件下随机变量X的条件概率函数：通过全概率公式对分母进行展开，可得离散型随机变量的贝叶斯公式：看到这里
wongkingkeng·2023-07-21 06:46

机器学习经典面试题

通俗的来讲，生成模型是求联合概率，而判别模型是求条件概率。判别模型，又可以称为条件模型，或条件概率模型，估计的是条件概率分布
cyc_twentyfive·2023-07-21 00:39

条件概率我知道，但什么是条件期望？--草稿

目录1目标问题：什么是条件期望2条件期望，全期望公式3条件期望，全期望公式和条件概率，全概率公式的区别和联系4有什么用4.1例题1：4.2例题21目标问题：什么是条件期望这次先不说目标先引用一个小学数学题
奔跑的犀牛先生·2023-07-20 22:07

机器学习之生成式模型与判别式模型的区别

根本区别在于是否计算了联合分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)和是否比较了模型输出的概率大小.生成式模型的特点对联合分布进行建模，然后通过朴素贝叶斯来求条件概率，选择使得条件概率最大的YYY可以还原出联合概率分布
mathlxj·2023-07-19 09:15

word2vec

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入跳字模型假设基于某个词来生成它在文本序列周围的词每个词被表示成两个d维向量，用来计算条件概率训练中通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计，这等价于最小化以下损失函数
Yif18·2023-07-18 18:05

朴素贝叶斯与贝叶斯网络详解

文章目录一、背景1.1贝叶斯方法的提出1.2频率派与贝叶斯派的区别二、分类问题三、基础知识3.1条件概率3.2联合概率3.2贝叶斯公式四、朴素贝叶斯4.1朴素贝叶斯定义4.2朴素贝叶斯分类器4.3朴素贝叶斯计算过程
酒酿小圆子～·2023-07-18 15:04

林迪效应

这种思维与数学中的条件概率有相似性，与“道可道非常道，名可名非常名”有异曲同工之妙。有形之物，新老更替，无形道场，先发优势。
johnnyrax·2023-07-17 11:59

log-linear模型

有以下成分:1.输入集合X2.标注集合Y,Y是可数集3.正整数K指定模型中向量维数4.映射f:X×Y–>R^K,也就是将任意（x,y）映射到K维实数向量5.K维实数参数向量v∈R^K对任意x,y,模型条件概率为
Chooully·2023-07-16 13:26

机器学习工程师--隐马尔科夫链应用和主题模型

那么，P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)这样，就能交换条件概率的条件了。通常发生在B条
gaoyishu91·2023-07-16 12:59

回顾分类决策树相关知识并利用python实现

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。
带我去滑雪·2023-07-16 12:25

（8）生成式模型与判别式模型

生成式模型：利用联合概率分布求条件概率分布，基于贝叶斯公式；贝叶斯模型，隐马尔可夫模型判别式模型：直接求取决策函数。条件随机场，逻辑斯特回归，最大熵模型，支持向量机，K近邻，决策树。
顽皮的石头7788121·2023-07-13 18:41

【随机过程】 17 -离散时间马氏链典型应用

第一步：细致平衡2.3.2第二步：构成一步转移矩阵P2.3.3第三步：运行马氏链3.隐马尔科夫模型3.1概述3.2计算隐马尔科夫模型观测数据的概率3.2.1直接计算方法3.2.2前向递推3.3计算状态的条件概率
Ciaran-byte·2023-06-24 05:50

语言模型笔记

通过概率来判断链式法则CHAINRULE联合概率通过条件概率和边缘概率来表
愿better·2023-06-23 18:18

状态估计器

文章目录@[toc]1.状态空间模型1.1.连续状态空间模型1.2.离散状态空间模型2.矩阵微积分3.二次规划4.概率论4.1.期望与方差4.2.独立事件4.3.向量随机变量4.4.噪声与协方差矩阵4.5.条件概率
小电动车·2023-06-23 11:45

强化学习复现笔记(3)Robbins-Monro算法证明

第三项中利用条件概率性质E[xg(y)∣y]=g(y)E[x∣y]
找不到服务器zhn·2023-06-23 05:28

贝叶斯分类器(Python实现+详细完整源码和原理)

在概率和统计学领域，贝叶斯理论基于对某一事件证据的认识来预测该事件的发生概率，由结果推测原因的概率大小首先，理解这个公式的前提是理解条件概率，因此先复习条件概率。
VLU·2023-06-22 22:44

机器学习的学习准则（期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化）

这个真实的分布未知输入空间X和输出空间Y构成样本空间，对于样本空间中的样本(x,y)∈XxY，假定x和y之间可通过一个未知的真实隐射y=g(x)来描述，或者通过真实条件概率分布来描述。
learnrocks100·2023-06-22 04:21

【无标题】机器学习——朴素贝叶斯

P(B|A)是条件概率的符号，表示事件A发生的条件下，事件B发生的概率，条件概率是“贝叶斯公式”的关
西瓜皮儿的皮儿·2023-06-21 14:44

最大似然译码与维特比卷积译码算法

卷积译码最大似然译码如果所有的输入信息序列等概,则通过比较各个条件概率,也称为似然函数$\mathbf{P}\left(\mathbf
·2023-06-21 10:09

概率 随机变量 条件概率 贝叶斯定理

文章目录概率和随机变量1.概率1.1相对频率定义1.2公理化定义2.离散随机变量2.1联合概率和条件概率2.2贝叶斯定理3.连续随机变量概率和随机变量随机变量x是一个变化的量，它的变化是由于偶然/随机性引起的
1037号森林里一段干木头·2023-06-21 00:00

卡尔曼滤波的数学基础

贝叶斯定理是基于条件概率的公式，用于计算给定某些证据的情况下，事件发生的概率。在卡尔曼滤波中，贝叶斯定理用于估算系统状态的后验概率分布，即给定过去和当前的观测值，预测未来状态的概率分布。
boringhex.top·2023-06-19 21:46

朴素贝叶斯算法

后验概率：则是从条件概率而来，由因推果，是基于当下发生了事件之后计算的概率，依赖于当前发生的条件。条件概率：记事件A发生
crossoverpptx·2023-06-19 16:37

朴素贝叶斯（概率基础、联合概率、条件概率、贝叶斯公式、情感分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：4.说明条件概率与联合概率5.说明贝叶斯公式、以及特征独立的关系6.记忆贝叶斯公式7.知道拉普拉斯平滑系数8.应用贝叶斯公式实现概率的计算9.会使用朴素贝叶斯对商品评论进行情感分析
Le0v1n·2023-06-19 11:09

朴素贝叶斯分类器

显然，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(C）,并为每个属性估计条件概率P(xi|c）。说到底，朴素贝叶斯分类器就是由先验概率和条件概率组成。
Dream_Xu0526·2023-06-18 19:51

机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器

贝叶斯公式：其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。
一件迷途小书童·2023-06-18 19:50

极大似然估计 EM算法 Kmeans收敛性

极大似然估计估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。
ID3·2023-06-18 09:23

机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法

要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率：H代表Head，表示头朝上p(HH|pH=0.5)=0.5*0.5=0.25.这种写法其实有点误导，后面的这个p其实是作为参数存在的，而不是一个随机变量，因此不能算作是条件概率
weixin_30279751·2023-06-18 09:22

统计学第四周——概率分布

本周是统计学学习小组的第四周习内容如下：1、基本概念：随机变量、古典概率、条件概率、离散变量、连续变量、期望值、【大数定律】；2、离散变量概率分布:二项分布、伯努利分布、泊松分布；3、分布的形状:均匀分布
萌新产品小霸王·2023-06-18 06:16

马尔科夫模型 详解

符号“y|X(t)”通常表示给定变量X在时间t的值时变量y的条件概率分布。它表明y的值取决于特定时间t的X值。马尔可夫过程若随机过程满足马尔可夫性，则称为马尔可夫过
AI生成曾小健·2023-06-17 16:06

最大熵模型

不确定程度最大）熵用于衡量不确定性，一个随机变量XXXXXX的熵的定义为H(X)=−∑xp(x)logp(x)H(X)=-\sum_{x}p(x)logp(x)H(X)=−x∑p(x)logp(x)分类模型是条件概率模型
Alvin___Lee·2023-06-16 10:26

决策树

决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，这个条件概率分布表示在特征空间的划分上，将特征空间根据各个特征值不断进行划分，就将特征空间分为了多个不相交的单元，在每个单元定义了一个类的概率分布，这样，这条由根节点到达叶节点的路径就成了一个条件概率分
SummerTan·2023-06-15 21:04
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