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[非通信类专业书] AI中的贝叶斯公式 [复制链接]

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2007-10-19
发表于 2017-2-11 12:56:24 |显示全部楼层
本帖最后由 DigitMap 于 2017-2-11 12:57 编辑

看了一下贝叶斯公式,有一些小心得,分享:
贝叶斯公式——已知某事实,预测另一个事实发生的可能性大小,即已知先验概率来求后验概率。
朴素贝叶斯分类器——相比较决策树、神经网络,多数情况下性能相当,甚至还能胜出。胜出的例子是文本文档的分类,朴素贝叶斯分类器非常适用。
后验概率:要求出给定现象下的结果的概率,将给定条件下出现现象的概率乘以条件概率再除以现象概率即可。
我们可以很容易知道一个先验概率,这个概率有条件和现象,即在某条件下出现某现象的概率。比如,如果天下雨,那么有乌云的概率就是一种先验概率。实际上,先验概率和后验概率就是把条件和现象互相反转而已。那么如果我想计算在某现象下出现某条件的概率,只要再知道条件概率和现象概率,就可以使用后验概率的公式来算出后验概率了。




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