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贝叶斯分析

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贝叶斯logistic分析什么事？贝叶斯Discriminate分析阈值β等于零，表示线性距离判别，贝叶斯推理的影响因素贝叶斯推理问题总是用一些具体的例子来表达 。通过条件概率的简单变形，我们可以得到贝叶斯公式:贝叶斯公式由先验概率、后验概率和似然估计三部分组成，NaiveBayes在介绍naive 贝叶斯算法之前，我们先来看一些关于统计学的基础知识:贝叶斯定理需要先验知识作为支撑，而先验知识需要大量的计算和历史数据，所以在很长一段时间内无法广泛应用 。

1、朴素 贝叶斯算法(NaiveBayes在介绍Naive 贝叶斯算法之前，我们先来了解一下关于统计学的一些基础知识:贝叶斯定理需要先验知识作为支撑，而先验知识需要大量的计算和历史数据，所以在很长一段时间内都无法广泛应用 。计算机诞生后才得到真正的重视 。发现很多统计数据是无法客观判断的，而互联网时代的大数据集 ， 加上讲述和计算的能力，为验证这些统计数据提供了便利 ， 也为应用贝叶斯定理创造了条件 。

通过条件概率的简单变形，我们可以得到贝叶斯公式:贝叶斯公式由先验概率、后验概率和似然估计三部分组成 。其中，后验概率和先验概率*似然估计 。上式中，是先验概率，似然估计，后验概率 。所谓先验概率 ， 就是在事件A发生之前，对事件B发生概率的判断 。后验概率是指我们在事件a发生后对事件B的概率的重新评估 。

2、 贝叶斯推理的影响因素 贝叶斯推理问题总是用一些具体的例子来表达 。Kahneman和AmosTversky认为，被试在概率推理中使用了代表性启发法，他们的推理是基于问题内容中特征的代表性而不是贝叶斯规则删除 。根据他们的理论，在前述乳腺癌问题中，由于阳性检测结果在很大程度上代表了患病信息，受试者在判断中忽略了问题的基本概率，主要根据命中率信息进行推理 。
【贝叶斯分析】
3、 贝叶斯推断怎样理解1 。全概率公式:首先，建立完整事件群的思想 。其实全概率是指已知第一阶段找到第二阶段，比如第一阶段分为三类ABC ， 然后ABC中有D的概率 。最后让你求D P (D) P (A) * P (D/A) P (B) * P (D/D)的概率 。

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