为了避开估计后验概率P(c|x)这个障碍,朴素贝叶斯分类器提出了一个什么假设?
为了避开估计后验概率P(c|x)这个障碍,朴素贝叶斯分类器提出了一个什么假设?
参考答案和解析
答:
先验概率——事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计,可以由背景常识得出,也可以是人的主观观点给出。
后验概率——结果发生后反推事件发生原因的概率;或者说,基于先验概率求得的反向条件概率。
条件概率——一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。
可用贝叶斯公式把后验概率和条件概率、先验概率联系起来,相互推算:
P(A|B) =P(AB)/P(B)=P(B|A) P(A) / P(B)
P(A|B) 表示在B发生的条件下A发生的概率
先验概率——事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计,可以由背景常识得出,也可以是人的主观观点给出。
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条件概率——一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。
可用贝叶斯公式把后验概率和条件概率、先验概率联系起来,相互推算:
P(A|B) =P(AB)/P(B)=P(B|A) P(A) / P(B)
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假设检验的基本思想是( )。Ⅰ先对总体的参数或分布函数的表达式做出某种假设,然后找出一个在假设成立条件下出现可能性甚小的(条件)小概率事件Ⅱ如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了,这与小概率原理相违背,表明原来的假设有问题,应予以否定,即拒绝这个假设Ⅲ若该小概率事件在一次试验或抽样中并未出现,就没有理由否定这个假设,表明试验或抽样结果支持这个假设,这时称假设和实验结果是相容的,或者说可以接受原来的假设Ⅳ如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了,则不能否认这个假设A、Ⅰ、Ⅱ、ⅢB、Ⅰ、Ⅱ、ⅣC、Ⅰ、Ⅲ、ⅣD、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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