机器学习基础系列:什么是贝叶斯公式?




什么是贝叶斯公式?

摘要

本文介绍了贝叶斯公式的基本概念,通过生活实例解释其含义,包括如何从已知条件(如下雨时涨水的概率)推断未知条件(涨水时下雨的概率)。贝叶斯公式实际上是条件概率的数学表达,常用于统计学、机器学习中的概率模型计算。

在这里插入图片描述

贝叶斯描述的问题

假设,A事件为“下雨”,B事件为“涨水”,那么:

  • “下雨时涨水”可描述为:A条件下B的概率,即P( B | A)

  • “涨水时下雨”可描述为:B条件下A的概率,即P( A | B)

根据生活常识可以知道,“下雨时涨水”是经常的事情,概率也很好得到,但是“涨水时下雨”的情况可就太多了,不太好估计。

因此,贝叶斯公式就是用于描述这两者之间的关系的
(我们可以由“下雨时涨水”的概率,推算出“涨水时下雨”的概率)

贝叶斯公式的推导

条件概率公式
在这里插入图片描述

公式表示的意义:

将P(B)移到公式左边可以得到P(AB)=P(B)P(A∣B),其中:

  • P(B)表示B发生了
  • P(A∣B)表示在B发生的情况下A发生的概率

因此,P(B)P(A∣B)表示AB都发生的概率,即P(AB)。

贝叶斯公式

P(AB)=P(B)P(A∣B)=P(A)P(B∣A)

在这里插入图片描述

结合条件概率意义,可以理解贝叶斯公式为:

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