三门问题、解题思维与直觉 | 王一
对解释三门问题而言,本来用全概率公式就可以在数学上完全解释,就没有必要引入贝叶斯概率公式来解释(不过,反过来说,讲解贝叶斯公式时,用三门问题来举例,是个很好的例子,例如:《贝叶斯统计:概率思维的魔法|袁岚峰》),也更没有必要引入由贝叶斯概率公式而来的贝叶斯学派。如果我们把奥卡姆剃刀(“如无必要,勿增实体”...
文科小白也能看懂的机器学习基础(二)
我们用例子来说明一下就是:“某小区男性穿运动鞋的概率为12”,也就是说“是男性的前提下,穿运动鞋的概率是12”,此概率为条件概率,即P(X=x1|Y=ymen)=1/2。同理“女性穿运动鞋的概率为2/3”为条件概率P(X=x1|Y=ywomen)=1/2。3.全概率公式全概率公式是指:如果事件Y=y1,Y=y2,...,Y=y...
数据分析一定要懂的定理——贝叶斯定理
比如实际生活中,我们经常会用到贝叶斯推导,比如下面这个例子:某零售企业有三家供货商,记为A1、A2、A3,其供应量和不合格率如下图所示问题1:随机从该零售企业中抽取一个产品,其不合格的概率有多大呢?典型的由因及果,可直接使用全概率公式计算,我们将不合格的事件用B表示:P(B)=P(B|Ai)*P(Ai)...
详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)
新信息出现后B的概率=B的概率X新信息带来的调整如果当直接计算P(A)较为困难时,而P(Bj),P(A|Bj)(j=1,2,...)的计算较为简单时,可以利用全概率公式计算P(A)。思想就是,将事件A分解成几个小事件,通过求小事件的概率,然后相加从而求得事件A的概率,而将事件A进行分割的时候,不是直接对A进行分割...
谜一样的概率权
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。这个公式简单得难以置信,简单描述一下:让我们暂停一下,从头去看看如下概念。(以下部分内容来自维基百科。)概率:是数学概率论的基本概念,是一个在0到1之间的实数,是对随机事件发生之可能性的度量。对大部分人而言,重要的是了解概率评估的方式以及概率和决...
谜一样的概率权-36氪
我们可以通过全概率公式计算得到:此概率=身为吸毒者的概率x吸毒被验出阳性的概率(0.5%x99%=0.495%)+身为不吸毒者的概率x不吸毒却被验出阳性的概率(99.5%x1%=0.995%)(www.e993.com)2024年7月24日。P(+)=0.0149是检测呈阳性的先验概率。用数学公式描述为:根据上述描述,我们可以计算某人检测呈阳性时确实吸毒的...
谜一样的概率权-虎嗅网
先验概率。是指根据以往经验和分析得到的概率,它往往作为"由因求果"问题中的"因"。例如那位哈佛律师说的1/2500,就是一个(虚假的)先验概率。后验概率。是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,是“执果寻因”问题中的"果"。回到贝叶斯公式。
既死又活的薛定谔的猫,根本就不存在?
全概率公式从逻辑上要求,所有可能结果的概率之和等于1——以扔硬币为例,正面向上的概率(1/2)与反面向上的概率(1/2)之和必然等于1。而那个特殊的小细节则是d的出现,d代表该系统的量子维度,是新方程中计算量子理论下的概率时唯一与量子力学有关的部分。这里的维度指的不是长度或宽度,而是量子系统可能占据状态的...
清华大学王延森:如何利用提问增强开放领域对话系统互动性 | AI...
下面是全概率公式在这个问题中的运用:每个位置的概率=当前需要每种类型的概率乘上这个词在当前位置作为这种类型的概率。计算概率的方式很简单,就是在最终的状态上加入不同的线性层即可。软类型解码器有一个明显的问题,就是明明有些词压不太可能作为一个特定类型的词出现,我们却认为它都有可能,让模型去学这种可...