วีดีโอ: ทฤษฎีบท Bayes กล่าวถึงอะไร?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
ทฤษฎีบทของเบย์ ( อีกด้วย เรียกว่ากฎของเบย์หรือ Bayes ' กฎหมาย) คือ NS ส่งผลให้เกิดทฤษฎีความน่าจะเป็น นั่น เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข ถ้า A และ B หมายถึงสองเหตุการณ์ P(A|B) หมายถึงความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของ A ที่เกิดขึ้น โดยที่ B จะเกิดขึ้น
ในที่นี้ ทฤษฎีบทเบย์บอกอะไรเราบ้าง?
Bayes ' ทฤษฎีบท ตั้งชื่อตาม Thomas. นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษในศตวรรษที่ 18 Bayes เป็นสูตรทางคณิตศาสตร์สำหรับกำหนดความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข NS ทฤษฎีบท ให้วิธีการแก้ไขการคาดการณ์หรือทฤษฎีที่มีอยู่ (ปรับปรุงความน่าจะเป็น) ด้วยหลักฐานใหม่หรือเพิ่มเติม
บางคนอาจถามว่าคุณใช้ทฤษฎีบทเบย์อย่างไร? สูตรคือ:
- P(A|B) = P(A) P(B|A)P(B)
- P(ผู้ชาย|สีชมพู) = P(ผู้ชาย) P(สีชมพู|ผู้ชาย)P(สีชมพู)
- P(ชาย|ชมพู) = 0.4 × 0.1250.25 = 0.2.
- ทั้งสองวิธีได้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันของ ss+t+u+v
- P(A|B) = P(A) P(B|A)P(B)
- P(แพ้|ใช่) = P(ภูมิแพ้) P(แพ้|แพ้)P(ใช่)
- P(แพ้|ใช่) = 1% × 80%10.7% = 7.48%
ต่อจากนั้น อาจมีคนถามว่า ทฤษฎีบทเบย์ในความน่าจะเป็นคืออะไร?
ใน ความน่าจะเป็น ทฤษฎีและสถิติ ทฤษฎีบทของเบย์ (หรืออีกทางหนึ่ง Bayes's กฎหมายหรือ กฎของเบย์ ) อธิบาย ความน่าจะเป็น ของเหตุการณ์ตามความรู้เดิมของเงื่อนไขที่อาจเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ ในสิ่งที่เขาเรียกว่าโรงเรียน Bayes ขยายอัลกอริทึมของเขาไปยังสาเหตุใด ๆ ที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้
ทฤษฎีบท Bayes คืออะไรและอภิปรายการแสดงออกของมัน?
Bayes ' ทฤษฎีบท คือ สูตร ที่อธิบายวิธีการอัพเดท NS ความน่าจะเป็นของสมมติฐานเมื่อได้รับหลักฐาน มัน ตามมาจาก NS สัจพจน์ของความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข แต่สามารถใช้เพื่อให้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพเกี่ยวกับปัญหาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงความเชื่อ
แนะนำ:
อัลกอริทึม multinomial naive Bayes คืออะไร?
การใช้ Multinomial Naive Bayes กับปัญหา NLP Naive Bayes Classifier Algorithm คือกลุ่มของอัลกอริธึมความน่าจะเป็นตามการนำทฤษฎีบทของ Bayes ไปใช้กับสมมติฐาน "ไร้เดียงสา" ของความเป็นอิสระตามเงื่อนไขระหว่างทุกคู่ของคุณลักษณะ
ตัวอย่างอัลกอริทึมของ naive Bayes คืออะไร?
Naive Bayes เป็นอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงความน่าจะเป็นที่สามารถใช้ได้ในงานจำแนกประเภทที่หลากหลาย แอปพลิเคชันทั่วไปรวมถึงการกรองสแปม การจัดประเภทเอกสาร การทำนายความเชื่อมั่น ฯลฯ โดยอิงจากผลงานของ Rev. Thomas Bayes (1702 61) และด้วยเหตุนี้ชื่อ