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Bayes' theorem (alternatively Bayes' law or Bayes' rule, after Thomas Bayes) gives a mathematical rule for inverting conditional probabilities, allowing us to find the probability of a cause given its effect. [1]
貝葉斯定理 （英語： Bayes' theorem）是 概率論 中的一個 定理，描述在已知一些条件下，某 事件 的发生機率。 比如，如果已知某種健康問題与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出某人有某種健康問題的機率。 通常，事件A在事件B已發生的條件下发生的機率，與事件B在事件A已發生的條件下发生的機率是不一樣的。 然而，這兩者是有確定的關係的，貝葉斯定理就是這種關係的陳述。 貝葉斯公式的一個用途，即透過已知的三個機率而推出第四個機率。 贝叶斯定理跟 隨機變量 的 條件機率 以及 邊際機率分布 有關。 作為一個普遍的原理，貝葉斯定理對於所有機率的解釋是有效的。 这一定理的主要应用为 贝叶斯推断，是 推论统计学 中的一种推断法。
Bayes' Theorem is a way of finding a probability when we know certain other probabilities. The formula is: P (A|B) = P (A) P (B|A) P (B) Let us say P (Fire) means how often there is fire, and P (Smoke) means how often we see smoke, then:
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貝氏定理（英語： Bayes' theorem ）是機率論中的一個定理，描述在已知一些條件下，某事件的發生機率。 比如，如果已知某種健康問題與壽命有關，使用貝氏定理則可以通過得知某人年齡，來更加準確地計算出某人有某種健康問題的機率。
贝叶斯定理. 从条件概率出发很容易推导出贝叶斯定理。. \\ P (A|B)=\frac {P (A\cap B)} {P (B)} \quad (3)\\ P (B|A)=\frac {P (A\cap B)} {P (A)} \quad (4) \\ \frac {P (A|B)} {P (B|A)}=\frac {P (A)} {P (B)} \quad (5) \\ P (A|B) = \frac {P (B|A)P (A)} {P (B)} \quad (6) 公式 (5)可以理解为 条件概率的比值 = 先验 ...
2024年3月30日 · Bayes' theorem is a mathematical formula for determining conditional probability of an event. Learn how to calculate Bayes' theorem and see examples.
Bayes' theorem is a formula that describes how to update the probabilities of hypotheses when given evidence. It follows simply from the axioms of conditional probability, but can be used to powerfully reason about a wide range of problems involving belief updates.
