机器学习基础(六)

贝叶斯分析

介绍

贝叶斯”是指托马斯·贝叶斯(1702–1761),他证明了一个特例,也就是现在的贝叶斯定理的特例。

贝叶斯定理(英语:Bayes' theorem)是概率论中的一个定理,描述在已知一些条件下,某事件的发生概率。比如,如果已知某种健康问题与寿命有关,使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄,来更加准确地计算出某人有某种健康问题的概率。

通常,事件A在事件B已发生的条件下发生的概率,与事件B在事件A已发生的条件下发生的概率是不一样的。然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的一个用途,即透过已知的三个概率而推出第四个概率。贝叶斯定理跟随机变量的条件概率以及边际概率分布有关。


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