全概率公式
深度学习之全概率公式和贝叶斯公式
深度学习之全概率公式和贝叶斯公式
贝叶斯公式
深度学习之全概率公式和贝叶斯公式
实例解析

一个箱子里面有M个球,分为红,黄,蓝三种颜色,红球的概率为P(r),黄球的概率为P(y),蓝球的概率为P(b),其中它们又分别分成大,中,小三种尺寸,红球中大球概率为P(l|r),黄球中大球概率为P(l|y),红球中大球概率为P(l|b)。

箱子一次从出口滚出一个球,则滚出的球是大球的概率:

P(l) = P(l|r)P(r)+P(l|y)P(y)+P(l|b)P(b).  --->全概率公式

箱子从出口滚出一个大球,则大球是红球的概率:

P(r|l) = P(r,l)/P(l)  --->条件概率公式       

又根据条件概率 P(l|r) = P(l,r)/P(r)   其中P(r,l) = P(l,r),则P(r,l) = P(l|r)P(r) 

那么   P(r|l) = P(l|r)P(r)/(P(l|r)P(r)+P(l|y)P(y)+P(l|b)P(b))   --->贝叶斯公式及证明过程

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