贝叶斯公式
通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。
贝叶斯公式:
贝叶斯公式利用先验概率对后验概率做出修正。
几种概率:
- 边缘概率
- 边缘概率:某个事件的发生概率而与其他事件无关
- 其中边沿概率可以通过全概率公式得到:
- 条件概率
- 联合概率
贝叶斯公式推导:
举例子:
事件A:晚上狗叫
事件B:发生盗窃案
从历史数据来看:晚上狗叫的概率
由于事件A和事件B有强烈的相关性,因此在得到事件A已经发生的情况下,事件B的概率就会由先验概率
因此可以理解为贝叶斯公式是__执果索因。__
而作为对比的全概率公式: