概率学习笔记
来源:互联网 发布:arma预测 matlab源码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 10:40
概率
概率是用来衡量我们对事物在跨时间后不同状态的确信度。
一、什么是概率
概率是观察者畅想一个状态从某个时间点变化到另一个时间点后的确信度。
概率:是将样本空间内的子集投向概率空间的函数。
结果:可能到达的状态。
样本空间:所有可能发生的结果所组成的集合。
事件:样本空间的子集。
二、条件概率
条件概率是新信息对样本空间进行调整后的概率情况。
公式:P(A|B) = P(A∩B)/P(B)
其中,P(A|B)表示B事件发生情况下,A事件发生的概率。P(A)叫做先验概率,即事态未更新时,A事件的概率。
P(A|B)也叫做后验概率,即事态更新后,A事件发生的概率。P(A∩B)表示B发生后A的事件集合。
如果A与B为独立事件,则P(A|B) = P(A),P(B|A) = P(B)。
三、贝叶斯公式
贝叶斯公式:P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)
全概率公式:P(B) = P(B|A1)P(A1) + P(B|A2)P(A2) + ... + P(B|An)P(An)
四、概率五要件
样本空间:所有可能结果组成的集合。
随机变量:将事件投向实数的函数。用数字代表事件。
事件:样本空间的子集。
概率:将事件投向[0,1]实数域的函数。用实数表示确信度。
分布:随机变量的取值情况。
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26098301
阅读全文
0 0
- 学习笔记-概率问题
- 概率学习笔记
- 《概率机器人》学习笔记一
- 《信息论,推理和学习算法》学习笔记——概率,前向概率,反向概率
- web搜索学习笔记之概率模型
- 推荐学习笔记-概率和朴素贝叶斯
- R语言学习笔记-概率函数
- 机器学习笔记(二)概率相关
- 算法学习笔记之概率算法
- 概率图模型笔记-周志华《机器学习》
- 机器学习笔记(十四)概率图模型
- 牛客网算法学习笔记-概率(2)
- 概率DP学习笔记(一)
- 机器学习笔记十八:概率分类思想
- 机器学习笔记--概率与数理统计
- 机器学习-联合概率分布笔记
- 学习笔记DL008:概率论,随机变量,概率分布,边缘概率,条件概率,期望、方差、协方差
- 《机器学习》学习笔记八 概率图模型
- 无废话ExtJs 入门教程十一[下拉列表:Combobox]
- Mac安装Centos6.5
- c++PAT挖掘机
- Java生成图片验证码
- Java过滤器与SpringMVC拦截器之间的关系与区别
- 概率学习笔记
- 微信公众平台开发(107) 分享到朋友圈和发送给好友
- Ajax 学习 详解
- favicon.ico浏览器不显示的解决方案
- maven 到指定war包的名称
- fread第二个参数和第三个参数互换注意点——————————函数指针定义注意
- Java基础入门笔记-布尔类型变量
- eclipse git上传项目到远程库
- 鸟哥私房菜 第十三章 学习shell script