貝葉斯概率sql_《概率論基礎》全概率公式、貝葉斯公式

❶ 用貝葉斯如何計算概率

❷ 貝葉斯概率的相關比較

貝葉斯概率和頻率概率相對，它從確定的分布中觀測到的頻率或者在樣本空間中的比例來導出概率。
採用頻率概率的統計和概率的理論由R.A. Fisher, Egon Pearson和Jerzy Neyman在20世紀上半葉發展起來。A. N. Kolmogorov也採用頻率概率來通過勒貝格積分為測度論中的概率奠定數學基礎（《概率論基礎》(1933年)）。Savage, Koopman, Abraham Wald和其他一些學者自1950年以來發展了貝葉斯概率。
貝葉斯學派和頻率學派在概率解釋上的分歧在統計學實踐上有重要的結果。例如，在用同樣的數據比較兩個假設的時候，假設測試理論基於概率的頻率解釋，它允許基於錯誤推出數據更支持另外那個模型/假設的概率來否定或接受一個模型/假設（零假設）。出現這種錯誤的概率稱為一類誤差，它要求考慮從同樣的數據源導出的假想的數據集合要比實際觀測到的數據更為極端。這個方法允許論斷'或者兩個假設不同或者觀測到的數據是誤導性的集合'。相對應的是，貝葉斯方法基於實際觀測到的數據，因此能夠對於任何數量的假設直接賦予後驗概率。對於代表每個假設的模型的參數必須賦予概率的要求是這種直接方法的代價。

❸ 貝葉斯概率的變種

術語：主觀概率, 個人概率, 認知概率和邏輯概率描述了通常成為貝葉斯學派的思想中的一些。這些概念互相重疊，但有不同的側重。這里提到的一些人物不會自稱是貝葉斯學派的。
貝葉斯概率應該測量某一個體對於一個不確定命題的置信程度，因此在這個意義下是主觀的。有些自稱貝葉斯學派的人並不接受這種主觀性。客觀主義學派的主要代表是Edwin Thompson Jaynes和Harold Jeffreys。也許現在還在世的主要客觀貝葉斯學派人物是杜克大學的James Berger。Jose Bernardo和其他一些人接受一定程度的主觀性，但相信在很多實際情況中有使用先驗參照（reference priors）的需要。
邏輯（或者說，客觀認知）概率的推崇者，例如Harold Jeffreys, 魯道夫·卡爾納普（Rudolf Carnap）, Richard Threlkeld Cox和Edwin Jaynes, 希望將能夠在兩個有相同關於某個不確定命題的真實性相關的信息的人計算出同樣的概率的技術規律化。這種概率不和個人相關，而只和認知情況相關，因此位於主觀和客觀之間。但是，他們推薦的方法有爭議。批評者對這個聲稱發起挑戰，在關於相關事實的信息缺乏的時候，更偏好某一個置信度是有現實依據的。另一個問題是迄今為止的技術對於處理實際問題還是不夠的。

❹ 概率貝葉斯法則

例如，如果兩個事件不是互斥的，條件概率 p (b/a) = p (ab)/p (a) p (a)不等於0 a 事件發生時的概率乘法公式 p (ab) = p (a) p (b/a) = p (b) p (a/b) ab,全概率公式 p (a) = p (b) p (a/b) p (- b) p (a/-b)一個事件可以被視為一個整體除以 b,時間計算方法 bayes 公式 p (b/a) = p (b) p (a/b)/(p (b) p (a/b) p (- b) p (a/b)基於這一條件，總概率在變形中被廣泛應用，主要用於先驗。更復雜和更精確地使用上面的邊緣分布密度適用於更多的事件 a 1，，，，b 1... 和 bn 公式成為總和

❺ 全概率和貝葉斯公式是什麼

1、全概率公式為概率論中的重要公式，它將對一復雜事件A的概率求解問題轉化為了在不同情況下發生的簡單事件的概率的求和問題。

內容：如果事件B1、B2、B3…Bn 構成一個完備事件組，即它們兩兩互不相容，其和為全集；並且P（Bi)大於0，則對任一事件A有P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)。

2、貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。已知它們的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,現觀察到某事件A與H[1],H[2]…,H[n]相伴隨機出現，且已知條件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

(5)貝葉斯概率sql擴展閱讀：

概率論的一個重要內容是研究怎樣從一些較簡單事件概率的計算來推算較復雜事件的概率，全概率公式和Bayes公式正好起到了這樣的作用。對一個較復雜的事件A，如果能找到一伴隨A發生的完備事件組B1、B2```，而計算各個B的概率與條件概率P(A/Bi)相對又要容易些，這是為了計算與事件A有關的概率，可能需要使用全概率公式和Bayes公式。

❻ 概率貝葉斯

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貝葉斯公式

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貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 發展，用來描述兩個條件概率之間的關系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法則，可以立刻導出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可變形為：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。
中文名
貝葉斯公式
外文名
Bayes Rule
表達式
P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
提出者
Thomas Bayes
提出時間
1763年《機會學說中一個問題的解》
定義
貝葉斯的統計學中有一個基本的工具叫貝葉斯公式、也稱為貝葉斯法則，盡管它是一個數學公式，但其原理毋需數字也可明了。如果你看到一個人總是做一些好事，則那個人多半會是一個好人。這就是說，當你不能准確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。用數學語言表達就是：支持某項屬性的事件發生得愈多，則該屬性成立的可能性就愈大。
貝葉斯公式又被稱為貝葉斯定理、貝葉斯規則是概率統計中的應用所觀察到的現象對有關概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的標准方法。
所謂貝葉斯公式，是指當分析樣本大到接近總體數時，樣本中事件發生的概率將接近於總體中事件發生的概率。但行為經濟學家發現，人們在決策過程中往往並不遵循貝葉斯規律，而是給予最近發生的事件和最新的經驗以更多的權值，在決策和做出判斷時過分看重近期的事件。面對復雜而籠統的問題，人們往往走捷徑，依據可能性而非根據概率來決策。這種對經典模型的系統性偏離稱為「偏差」。

❼ 《概率論基礎》全概率公式、貝葉斯公式

1、全概率公式：首先建立一個完備事件組的思想，其實就是已知第一階段求第二階段，比如第一階段分a
b
c三種，然後a
b
c中均有d發生的概率，求d的概率：
p(d)=p(a)*p(d/a）+p(b)*p(d/b）+p(c)*p(d/c）
2、貝葉斯公式，也叫逆概公式，在全概率公式理解的基礎上，其實就是已知第二階段反推第一階段，關鍵是利用條件概率公式做變換，跟上面建立的a
b
c
d模型一樣，已知p(d)，求在a發生下d發生的概率，這就是貝葉斯公式：
p(a/d)=p(ad)/p(d)=p(a)*p(d/a)/p(d)。希望對你有幫助。

❽ 貝葉斯概率的應用

自1950年代以來，貝葉斯理論和貝葉斯概率通過考克斯定理, Jaynes的最大熵原理以及荷蘭書論證得到了廣泛的應用。在很多應用中，貝葉斯方法更為普適，也似乎較頻率概率能得出更好的結果。貝葉斯因子也和奧卡姆剃刀一起使用。數學應用請參看貝葉斯推論和貝葉斯定理。
有些人將貝葉斯推論視為科學方法的一種應用，因為通過貝葉斯推論來更新概率要求從對於不同假設的初始信任度出發，採集新的信息（例如通過做試驗），然後根據新的信息調整原有的信念。調整原有的信念可以意味著（更加接近）接受或者推翻初始的假設。
貝葉斯技術最近被應用於垃圾郵件的過濾上。貝葉斯垃圾郵件過濾器採用電子郵件的一個參考集合來定義什麼最初被認為是垃圾郵件。定義了參考之後，過濾器使用參考中的特點來將新的郵件判定為垃圾郵件或有效郵件。新電子郵件作為新的信息出現，並且如果用戶在垃圾郵件和有效郵件的判定中發現錯誤，這個新的信息會更新初始參考集合中的信息，以期將來的判定可以更為精確。參看貝葉斯推論和貝葉斯過濾。

❾ 概率論的貝葉斯定理

貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯(ThomasBayes1702-1761)發展，用來描述兩個條件概率之間的關系，比如P(A|B)和P(B|A)。按照定理6的乘法法則，P(A∩B)=P(A)·P(B|A)=P(B)·P(A|B)，可以立刻導出貝葉斯定理：如上公式也可變形為例如：一座別墅在過去的20年裡一共發生過2次被盜，別墅的主人有一條狗，狗平均每周晚上叫3次，在盜賊入侵時狗叫的概率被估計為0.9，問題是：在狗叫的時候發生入侵的概率是多少？
人們假設A事件為狗在晚上叫，B為盜賊入侵，則P(A)=3/7，P(B)=2/(20·365)=2/7300，P(A|B)=0.9，按照公式很容易得出結果：另一個例子，現分別有A，B兩個容器，在容器A里分別有7個紅球和3個白球，在容器B里有1個紅球和9個白球，現已知從這兩個容器里任意抽出了一個球，且是紅球，問這個紅球是來自容器A的概率是多少?
假設已經抽出紅球為事件B，從容器A里抽出球為事件A，則有：P(B)=8/20，P(A)=1/2，P(B|A)=7/10，按照公式，則有：P（A/B）=7/8
雖然概率論最早產生於17世紀，然而其公理體系只在20世紀的20至30年代才建立起來並得到迅速發展，在過去的半個世紀里概率論在越來越多的新興領域顯示了它的應用性和實用性，例如：物理、化學、生物、醫學、心理學、社會學、政治學、教育學，經濟學以及幾乎所有的工程學等領域。特別值得一提的是，概率論是今天數理統計的基礎，其結果被用做問卷調查的分析資料或者對經濟前景進行預測

❿ 數據科學家需要哪些技能

數學功底：微積分是嚴格要掌握的。不一定要掌握多元微積分，但一元微積分是必須要熟練掌握並使用的。另外線性代數一定要精通，特別是矩陣的運算、向量空間、秩等概念。當前機器學習框架中很多計算都需要用到矩陣的乘法、轉置或是求逆。雖然很多框架都直接提供了這樣的工具，但我們至少要了解內部的原型原理，比如如何高效判斷一個矩陣是否存在逆矩陣並如何計算等。
數理統計：概率論和各種統計學方法要做到基本掌握，比如貝葉斯概率如何計算？概率分布是怎麼回事？雖不要求精通，但對相關背景和術語一定要了解。
互動式數據分析框架：這里並不是指SQL或資料庫查詢，而是像Apache Hive或Apache Kylin這樣的分析交互框架。開源社區中有很多這樣類似的框架，可以使用傳統的數據分析方式對大數據進行數據分析或數據挖掘。筆者有過使用經驗的是Hive和Kylin。不過Hive特別是Hive1是基於MapRece的，性能並非特別出色，而Kylin採用數據立方體的概念結合星型模型，可以做到很低延時的分析速度，況且Kylin是第一個研發團隊主力是中國人的Apache孵化項目，因此日益受到廣泛的關注。
機器學習框架：機器學習當前真是火爆宇宙了，人人都提機器學習和AI，但筆者一直認為機器學習恰似幾年前的雲計算一樣，目前雖然火爆，但沒有實際的落地項目，可能還需要幾年的時間才能逐漸成熟。不過在現在就開始儲備機器學習的知識總是沒有壞處的。說到機器學習的框架，大家耳熟能詳的有很多種, 信手拈來的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow領銜。筆者當前建議大家選取其中的一個框架進行學習，但以我對這些框架的了解，這些框架大多很方便地封裝了各種機器學習演算法提供給用戶使用，但對於底層演算法的了解其實並沒有太多可學習之處。因此筆者還是建議可以從機器學習演算法的原理來進行學習。

貝葉斯概率sql

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