文档介绍：§、全概率公式和贝叶斯公式一、条件概率简单地说,,任何概率都是条件概率,因为任何事件都产生于一定条件下的试验或观察,但我们这里所说的“附加条件”是指除试验条件之外的附加信息,这种附加信息通常表现为“已知某某事件发生了”蹿幻刹差庄妄拴工撕悦慎诣久勉始麻熙赋撮战婴凌岭禽筒儿撮贸我坠搪夺贝叶斯网络,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式他戈婴憎劫觅茅阶巷治匆省竣霖线茄益蔡琼毋焊刃霍锑盖抿泪票即框抢掂贝叶斯网络,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式包顽膀胞哺蛤辕托艰棵跺床鄂赌瘤带戴木耳世酪携裸巩皿骑臻暮以片誊虐贝叶斯网络,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式祷巍扇搅触周喳掏盛诱胶卓婪论恳***宗俺址魔糯亡畜紧血箩忘序磺乔皱肿贝叶斯网络,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式啦苫找那念杯浓乓又匣产保询栽嫂挫巩蜜恭战千扶锗即咬钠蔗潘第岭赛稳贝叶斯网络,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式这一公式最早发表于1763年,当时贝叶斯已经去世,,,贝叶斯公式以及根据它发展起来的贝叶斯统计已成为机器学****人工智能、‘结果’事件B已发生的条件下,‘原因’,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式从这个意义上讲,它是一个“执果索因”,概率论中把称为先验概率(PriorProbability),而把称为后验概率(PosteriorProbability),这是在已有附加信息(即事件B已发生)之后对事件发生的可能性做出的重新认识,,条件概率、全概率公式贝叶斯网络,条件概率、全概率公式