贝叶斯（贝叶斯公式与人工智能

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贝叶斯公式=全概率公式+乘法公式。解释：当事件A发生(或A为真)的条件下，发生(或为真)的概率。是在反溯事件发生的原因。小华很害羞而且性格孤僻，虽然乐于助人，但却对周围的人或现实世界不太感兴趣。

能把P(城市|省份)和P(省份|城市)联系起来的公式叫贝叶斯公式。我们来看贝叶斯公式长什么样子。用A表示省份，B表示城市，套入公式，即能把P(城市|C)和P(C|城市)联系起来。

贝叶斯定理讲的是主观概率，需要主观地带入各个参数。主观概率不一定严谨，但就是很有用。用概率量化个人的信念，更有助于理性决策。

这个公式也是很好理解的因为诸互不相容而且其和事件为样本空间，故A事件中的样本点的个数等于A与诸中共有样本点的和。贝叶斯公式：贝叶斯公式是在全概率公式和乘法公式的基础上推得的。

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。

贝叶斯公式：推导之前，我们需要先了解一下条件概率：已知数据如下：P(A) 表是人为光头的概率，P(B) 表示为人为程序员的概率。

1、贝叶斯定律：假设H[，1]，H[，2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[，i]，i=1，2，…，现观察到某事件A与H[，1]，H[，2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[，i])，求P(H[，i]/A)。

2、贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

3、观点随着事实发生变化，这是贝叶斯定律的重要思想。这个思想被许多人了解，但是能够根据事实调整自己观点的却并不占大多数。贝叶斯方法的本质，是根据结果推测缘故。

4、假设H[，1]，H[，2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[，i]，i=1，2，…，现观察到某事件A与H[，1]，H[，2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[，i])，求P(H[，i]/A)。这就是贝叶斯定律。

5、贝叶斯定理，也称为贝叶斯定律或贝叶斯方程，是一个数学方程，其给出如下：Where A and B are events and P(B) ≠ 0.其中A和B是事件， P(B)≠0 。

贝叶斯定理：贝叶斯定理（Bayes theorem）是概率论中的一个结论，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理（贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。

贝叶斯定理是一种根据已知其他概率的情况，求解概率的方法。贝叶斯定理作为常用的基础算法，在统计学、心理学、社会学、经济学等方面一直有很重要的意义与应用。

贝叶斯公式的数学表示：其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。其中，，.. ... 为完备事件组，即其预测的是B事件已经发生的情况下，A事件发生的概率。

贝叶斯（贝叶斯公式与人工智能）