[機器學習] 貝葉斯分類器1
貝葉斯分類的先導知識
條件概率
所謂條件概率,它是指某事件B發生的條件下,求另一事件A的概率,記為
舉例: 考察有兩個小孩的家庭, 其樣本空間為
在
- 事件 A = “家中至少有一個女孩”發生的概率為
P(A)=34 - 若已知事件 B = “家中至少有一個男孩” 發生, 再求事件 A 發生的概率為
P
這是因為事件B的發生,排除了gg發生的可能。這是樣本空間Ω 也隨之改為ΩB=[bb,bg,gb] , 而在ΩB 中事件A中只含2個樣本點,故P(A|B)=23 。這就是條件概率,它與無條件概率P(A) 是不同的兩個概念。 - 若對上述條件概率的分子分母各除以4, 則可得
P(A|B)=P(AB)P(B)=2/43/4
其中交事件AB = “家中既有男孩又有女孩”。這個關係具有一般性,也就是說,條件概率是兩個無條件概率之商。
全概率公式
全概率是概率論中一個重要的公式, 它提供了計算複雜事件概率的一條有效途徑,使一個複雜事件的概率計算問題化簡就繁。
性質:設
證明:因為
且
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