베이즈 확률 예제

블랙리스트에 기반한 스팸 필터링은 결함이 있습니다 – 너무 제한적이고 거짓 긍정이 너무 큽니다. 그러나 베이지안 필터링은 우리에게 중간 지점을 제공합니다 – 우리는 확률을 사용합니다. 메시지의 단어를 분석할 때 스팸일 가능성을 계산할 수 있습니다(예/아니요 결정을 내리는 대신). 메시지에 스팸이 될 확률이 99.9%인 경우 필터가 점점 더 많은 메시지로 학습됨에 따라 특정 단어가 스팸 메시지로 이어지는 확률을 업데이트합니다. 고급 베이지안 필터는 다른 데이터 포인트로 행의 여러 단어를 검사할 수 있습니다. 이제 우리는 당신이 아침 식사를위한 베이글을 했다 주어진 피자를 가질 확률을 알아야한다면 어떻게. 즉, 우리는 알 필요가있다 . 베이즈 정리는 이제 그림에 온다. 베이즈 정리는 첫 번째 섹션에서 두 자녀 문제를 명확히합니다 : 증거가 제공되면 (예를 들어, 누군가가 카드를 본다) 단일 카드가 얼굴 카드인 경우, 후방 확률 P (King… Kingéface)는 베이즈 의 정리를 사용하여 계산 할 수 있습니다 : 위의 개념이 분명하면 당신은 문을 열어 순진한 베이즈 알고리즘을 열고 그 안에 베이즈 정리의 광대 한 응용 프로그램에 의해 기절 할 수 있습니다. 벤 다이어그램은 다이어그램과 정리가 이벤트의 서로 다른 공간의 교차를 보는 것에 관한 것이므로 베이즈 정리를 시각화하는 데 특히 유용합니다.

당신이 세계적인 수준의 스타티시안이 아니라면, 베이즈의 정리(위에서 말하면)는 위협적일 수 있습니다. 그러나, 정말 사용하기 쉽습니다. 이 단원의 나머지 부분에서는 베이즈 정리를 효과적으로 적용하는 시기와 방법을 이해하는 데 도움이 되는 자료를 다룹니다. 완벽한 테스트는 100% 민감하고 구체적입니다. 실제로 테스트에는 베이즈 오류율이라는 최소 오류가 있습니다. 베이즈의 정리를 사용하면 P(킹 페이스)=133113=13P(텍스트{King} mid text{Face}) = frac{13}{3} frac{1}{13} = frac{1}=3}{3}{3}3}31 =313 131 = 31 □_square□ 나는 도전적인 의사가 유방 X선 사진 결과를 잘못 읽는 내 게시물에 확률과 통계를 찾는 방법에 대해 썼다. 의사가 결과에 대한 해석을 통해 몇 가지 까다로운 확률이 작용하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 베이즈 정리의 작동 방식에 대한 두 번째 예는 다음과 같습니다. 비슷한 숫자를 사용했지만 질문은 이벤트 A와 이벤트 X를 결정하는 방법에 대해 마음을 감싸는 또 다른 기회를 제공하기 위해 다르게 표현됩니다. , AAA가 발생했을 때 BBB가 발생할 확률을 곱한 곱지와 동일합니다: P(B에 A)×P(A). P(B Mid A) 시간 P(A). P(B)×P(A).

동일한 추론을 사용하여, P(A아에 비)P(Acap B)P(A□B)는 BBB가 발생한다는 점을 감안할 때 BBb가 발생한다는 확률도 다음과 같습니다: P(A에 B)×P(B)P(Amid B) B(A)B(A로 B)×P(B).. 이 두 표현식이 동일하다는 사실은 베이즈 의 정리로 이어집니다. 수학적으로 표현, 이것은 : 예 1 마리는 사막에서 야외 결혼식에서, 내일 결혼한다. 최근 몇 년 동안, 그것은 단지 5 일 매년 비가 왔다. 불행하게도, 기상 관측은 내일 비를 예측했다. 실제로 비가 올 때, 기상 관측은 정확하게 시간의 90 %를 비를 예측합니다. 비가 오지 않을 때, 그는 시간의 10 %를 잘못 예측합니다. 마리의 결혼식 당일비가 올 확률은 어떻게 됩니까? 이는 증거를 얻기 전에 가설의 확률P(H)P(H)P(H)P(H)P(Hmid E)P(H)P(H)를 얻은 후 가설의 확률에 관한 것이다.

© 2019 A MarketPress.com Theme