举一个贝叶斯的例子,十道贝叶斯公式例题及答案

举一个贝叶斯的例子,十道贝叶斯公式例题及答案

贝叶斯公式示例分析图问题是，如果一个病史未知的人目前检测出HIV呈阳性，那么此人实际上携带HIV的概率是多少？ 就是上图左下角的问题。作为正数，我问能否把南半球人的生日概率密度曲线和北半球人的概率密度分布曲线放在一起。 这个例子是极端的，只是说明问题...orz）假设一个人是来自北半球的人。

我们需要给出基于机器工作状态的L的先验分布，即条件概率P(L|M)，在贝叶斯公式中代表似然。 定义这个似然概率分布（由于M和Leach有两种状态，总共包含4个条件概率5。[示例]水果糖果问题为了加深对贝叶斯推理的理解，让我们看两个例子。第一个例子。两个相同的碗。1号碗包含30个水果糖果和10个巧克力糖果。2号碗包含20个水果糖果和2个每个0个巧克力糖果。Now随机

贝叶斯经典示例：机器总数为单位1。然后是好机器中生产合格产品的机器数量。好机器中生产合格产品的机器数量占生产合格产品的机器总数的百分比。示例5你在RandomWalkonCampus关于NaiveBayesNaiveBay是一种利用每个属性所属的直觉进行预测的直观方法到每个类别。 这是一个监督学习过程。当您需要对概率预测模型问题进行建模时，您应该

事实上，我们可以使用一些看似任意的分布来确定未知参数（在我们的例子中为β0、β1、τ），这是有很强的哲学推理的。 这些先验分布是为了在看到数据之前捕捉到我们数据分布的特点。2.贝叶斯公式的应用例如，一所房子在过去的一年里被窃贼三次；房子里有一只狗，每天都有狗。 晚上会叫一次；如果假设盗贼入侵时狗叫的概率为0.9，那么狗叫时强盗入侵的概率是多少？ 据此

注：很多文章都对这个例子的原文进行了翻译和解释，但这里不太清楚。我的理解是，由于我们没有前提条件，所以我们得到称量重量的概率=狗的实际重量=一些的概率注：很多文章对这个例子的原文进行了翻译和解释，但这里不太清楚。我的理解是，由于我们没有前提条件，所以称量的概率ingweightwegetisk=狗实际体重isk=确定的概率