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三门问题用贝叶斯原理解释
从三个例子
理解贝叶斯
定理
答:
贝叶斯
定理
问题
描述:酒鬼有90%概率外出喝酒,只有可能在A、B、C三个酒吧,概率相等,警察想去抓酒鬼,已知去了前两个酒吧都没抓到他,求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。自己的解法:李永乐老师的解法:
理解
:问题描述:有三道关着的门,门后有不同价值的奖品,分别为车、羊、羊,玩家希望获得车,...
三扇门后的概率
问题
答:
2、贝叶斯定理是一种根据已知信息推断未知信息的方法,广泛应用于概率推理领域
。在三扇门后的概率问题中,贝叶斯定理可以帮助我们根据先前的信息和某些假设,推断出每扇门后有奖品的概率。例如,假设第一次打开一扇门后发现没有奖品,根据贝叶斯定理,可以通过计算每扇门后有奖品的初始概率和已知信息的概率,更...
数学理智与感性直觉的连接——
蒙提霍尔问题
答:
贝叶斯定理的公式表示:事件A发生的概率,受事件B的发生情况不同的影响,而有所不一样
。现在你选了b,依上一句来表述:选b门中奖的概率(初始值为1/3),受打开a门情况的不同影响,而有所不一样。1.假设b门里有汽车,而a和c便都没汽车。这时,主持人可以任意选择打开a或打开c,打开a的概率是...
从三个例子
理解贝叶斯
定理
答:
理解
:考虑不同的基本事件,可由不同的过程推导出同样的答案
三门问题
问题描述:有三道关着的门,门后有不同价值的奖品,分别为车、羊、羊,玩家希望获得车,当玩家选择了一扇门后,主持人会打开一扇只含羊的门,然后问玩家要改变自己的选择吗?即改变前后,中奖的概率会变化吗?解法:不改变决策:...
贝叶斯
概率公式如何解决狼来了
问题
?
答:
三、解决方案:使用语言:python
原理
:贝叶斯概率 思路:小孩不说谎后,
使用贝叶斯
概率公式,计算小孩每次真话后的可信度,记录小孩可信度首次超过0.8时的计算次数,即为结果。步骤:1.设小孩当前的可信度P(B)为0.138,次数为0;2.使用贝叶斯概率公式 P(B/A*)=P(A*/B)*P(B)/(P(A*/B)*P(B...
贝叶斯
定理直观
解释
答:
贝叶斯
定理直观
解释
如下:贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理,用于计算在已知某些先验条件下,某事件的后验概率。它由英国数学家托马斯·贝叶斯在18世纪提出,并在19世纪由皮埃尔-西蒙·拉普拉斯进一步发展。贝叶斯定理在统计学、机器学习、人工智能等领域有广泛应用。首先,它假设先验概率是已知的,但在实际...
实例详解
贝叶斯
推理的
原理
答:
贝叶斯
推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多,但却想毫无遗漏地,全面地获取预测信息时非常有用。 提及贝叶斯推理时,人们时常会带着一种敬仰的心情。其实并非想象中那么富有魔力,或是神秘。尽管贝叶斯推理背后的数学越来越缜密和复杂,但其背后概念还是非常容易
理解
。简言之,贝叶斯推理有助于大家得到更...
贝叶斯
算法
原理
答:
贝叶斯算法是一种基于概率统计学的机器学习算法,其
原理
主要是
利用贝叶斯
定理进行分类。贝叶斯算法已经被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、新闻推荐和医疗诊断等领域。贝叶斯算法的核心思想是基于贝叶斯定理:后验概率=先验概率×似然度/证据因子。在分类
问题
中,我们需要根据已知的特征值来预测一个样本所属于某...
贝叶斯原理
答:
贝叶斯原理
是一种用于推断某一事件的可能性的数学理论,基于条件概率和贝叶斯公式。它认为,我们可以利用已有的先验知识来更新对某一事件的判断。具体来说,贝叶斯原理可以表述为:在已知先验概率P(A)的情况下,考虑到某一观察结果B的发生,我们可以
用贝叶斯
公式来计算在此观察结果下的后验概率P(A|B)。
贝叶斯
公式的通俗
解释
答:
贝叶斯
法则通俗
解释
是:通常,事件 A 在事件 B (发生)的条件下的概率,与事件 B 在事件 A 的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P ( A|B )和 P ( B|A )。按照...
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