在之前的文章( 貝葉斯方法及其應(yīng)用(1)）中我們談到了貝葉斯公式，也提到了后驗(yàn)概率 = 先驗(yàn)概率*標(biāo)準(zhǔn)相似度。

　　那么對于貝葉斯公式P(A│B)=P(A∩B)/P(B) =P(A)(P(B|A))/P(B) ，之前提到如果”可能性函數(shù)”P(B|A)/P(B)>1，意味著”先驗(yàn)概率”被增強(qiáng)，事件A的發(fā)生的可能性變大；如果”可能性函數(shù)”=1，意味著B事件無助于判斷事件A的可能性；如果”可能性函數(shù)”<1，意味著”先驗(yàn)概率”被削弱，事件A的可能性變小。
　　這其中包含怎樣的事實(shí)含義呢？

　　我們還是來看之前的例子：
　　現(xiàn)分別有 A，B 兩個(gè)容器，在容器 A 里分別有 7 個(gè)紅球和 3 個(gè)白球，在容器 B 里有 1 個(gè)紅球和 9 個(gè)白球，現(xiàn)已知從這兩個(gè)容器里任意抽出了一個(gè)球，且是紅球，問這個(gè)紅球是來自容器 A 的概率是多少?

　　OK，我們要求P（A│紅），根據(jù)貝葉斯公式有：
　　P(A│紅) = P(A) P(紅│A)/P(紅)
　　那么根據(jù)全概率公式有：P(紅) = P(A)P(紅│A) + P(B)P(紅│B)
　　那么對于標(biāo)準(zhǔn)相似度
　　P(紅│A)/P(紅) = 1/(P(A)+P(B)*P(紅│B)/P(紅│A)) = 1/(1+P(B)(P(紅│B)/P(紅│A)-1))
　　由此知道，當(dāng)P(紅│B) > P(紅│A)，對先驗(yàn)概率減弱，反之加強(qiáng)。

　　這顯然符合我們的思維，那就是如果A容器里紅球比例高，現(xiàn)在摸到紅球，顯然是對摸A概率加強(qiáng)。

　　上述過程也體現(xiàn)了一種分類的思想，根據(jù)隱狀態(tài)（紅球白球），歸類為A類、B類。

　　再舉一個(gè)例子：
　　小明出去找同學(xué)瘋玩了一下午，晚上回到家，媽媽問小明哪去了，小明說”到同學(xué)家去學(xué)習(xí)了”，媽媽不太相信，小明掏出以前寫的作文說“娘親，這是我今天寫的作文，媽媽說“恩，不錯(cuò)，去吃飯吧”
　　這就是生活中的貝葉斯公式思想，套用上面的公式就是小明出去學(xué)習(xí)寫了篇作文的概率大于小明出去玩寫了篇作文的概率，所以增強(qiáng)了小明今天學(xué)習(xí)的可信度，所以小明利用貝葉斯公式的思想成功騙過媽媽（這樣做，不好啦~，想玩可以說嘛）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的再论贝叶斯公式的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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