初探贝叶斯（Bayes）公式
引例 贝叶斯公式是考虑某事件已经发生，要考察引发该事件的各种原因的可能性大小。 贝叶斯公式是决策中具有重要作用的公式 公式 在上面这个公式中，如果我们把 Ai 看成是造成结果 B 发生的各种原因（或条件），则贝叶斯公式的实际含义： 要找出各个原因 Ai 出现后导致结果 B 发生的可能性大小。 P(Ai) 称为原因的先验概率 它是在没有进一步信息（不知道事件 B 是否发生）的情况下各事件发生的概率
相关文章
- 1. Bayes Rule （贝叶斯公式）
- 2. 贝叶斯公式（Bayes）的应用
- 3. 贝叶斯相关公式（Bayes）
- 4. Naive Bayes贝叶斯
- 5. 贝叶斯公式
- 6. 朴素贝叶斯（Naive-Bayes）
- 7. Naive Bayes（朴素贝叶斯）
- 8. 贝叶斯估计-naive Bayes
- 9. 贝叶斯规则(Bayes’ rule)
- 10. Bayes' Rule-贝叶斯定理
- 更多相关文章...
- • 探索Redis事务回滚 - Redis教程
- • SQLite 表达式 - SQLite教程
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
- • 委托模式
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Bayes Rule （贝叶斯公式）
- 2. 贝叶斯公式（Bayes）的应用
- 3. 贝叶斯相关公式（Bayes）
- 4. Naive Bayes贝叶斯
- 5. 贝叶斯公式
- 6. 朴素贝叶斯（Naive-Bayes）
- 7. Naive Bayes（朴素贝叶斯）
- 8. 贝叶斯估计-naive Bayes
- 9. 贝叶斯规则(Bayes’ rule)
- 10. Bayes' Rule-贝叶斯定理