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条件概率算法
两道道数学
概率
的问题,急急急急急!!!请将
算法
也告诉我,谢谢拉!!_百度...
答:
第一题 先搞清题目问的是什么:浇花花可能会枯萎,不浇花花也会枯萎,现在花枯萎了,问你是因为邻居忘了浇花而导致枯萎的概率。 这是个
条件概率
的问题。1、浇花了枯萎的概率是0.7*0.85=0.595 2、忘记浇花枯萎的概率是 0.55*0.15=0.0825 花枯萎的概率就是0.595+0.0825=0.6775 花的枯萎...
朴素贝叶斯以及三种常见模型推导
答:
朴素贝叶斯
算法
Naive Bayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.接下来先了解一下这两个定义. 贝叶斯定义是概率论中的一个定理,它跟随机变量的
条件概率
以及
边缘概率
分布有关. 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(发生)的条件下的概率是不一...
概率
问题
答:
第一种,两粒糖的总共的组合为C(2,4),两粒都是奶糖的组合是1,所以概率为1/6。另一种就是用分步骤用
条件概率
来求。第一粒拿到奶糖的概率为1/2,第二粒在第一粒是奶糖的条件下的条件概率(就是题目所求)是1/3。那么两粒都是奶糖的概率为1/2*1/3=1/6。你可以通过这两种
算法
加强对...
条件概率
有什么用处?
答:
预测分析:在预测模型中,
条件概率
可以用于预测特定事件在给定情境下的发生概率,例如市场预测、天气预报等。统计推断:在统计推断中,条件概率可以帮助我们推断出未知参数或变量的估计值,例如贝叶斯统计中的贝叶斯定理就是利用条件概率进行参数估计的方法。机器学习:在机器学习中,条件概率是许多
算法
的基础,...
条件概率
的应用方向有什么?
答:
3. 信息论:在信息论中,
条件概率
被用来描述信息传输过程中的不确定性。例如,我们可以使用条件概率来计算信道容量、编码效率等指标。4. 信号处理:在信号处理中,条件概率被用来描述信号检测和估计问题。例如,我们可以使用条件概率来构建最大似然估计器、卡尔曼滤波器等信号处理
算法
。5. 金融工程:在金融...
条件概率
的应用场景有什么?
答:
天气预报:在天气预报中,气象学家会根据当前的气候条件(如温度、湿度、风速等)来预测未来的天气情况。这实际上就是计算在当前气候条件下,未来出现各种天气情况的概率。人工智能:在人工智能领域,
条件概率
被广泛用于机器学习
算法
中。例如,在贝叶斯分类器中,我们会计算在给定特征的条件下,样本属于某个...
条件概率
在统计学中有哪些作用?
答:
3.假设检验:在假设检验中,
条件概率
被用来计算观察到的数据与假设之间的差异,从而判断假设是否成立。4.分类问题:在机器学习和人工智能中,条件概率被用来描述一个类别(或标签)给定其他特征的条件下的概率。这是许多分类
算法
,如朴素贝叶斯分类器的基础。5.风险评估:在金融和保险业中,条件概率被用来...
EM
算法
深度解析
答:
2.
条件概率
: 3.联合分布求和等于边缘分布: 对上面的数学推导有疑问的同学,可以结合上面这三点,再将整个推导过程耐心地看一遍。 大部分关于EM
算法
的资料,只是在数学形式上引入了 函数,即 ,以满足琴生不等式的使用条件,却没有过多地解释 函数本身。这导致了很多人完全看懂了算法的推导,却还是不...
高中数学
概率
问题
答:
朋友你好 你所说的问题,就以摸球为例吧,如果一个袋中有10个大小形状等都相同的球,其中有三个红球,7个黄球,第一次摸出一个球后放回再摸一次。如果问题是“若第一次摸出红球,(或者说在第一次摸出红球的情况下)则第二次摸出的还是红球的概率为多少?”,这个就是
条件概率
,因为问题已经...
【数学之美笔记】自然语言处理部分(一).md
答:
使用语言模型需要知道模型中所有的
条件概率
,我们称之为 模型的参数 。 通过对语料的统计,得到这些参数的过程称作 模型的训练 。 之前我们讲过,只需要统计出相邻两个字符同时出现的次数以及${w_{i - 1}}$单独出现的次数,然后计算一下比值即可。 但是有一种情况我们没有考虑,如果相邻两个词并没有同时出现过...
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