一、贝叶斯公式推导
- 条件概率基础
条件概率定义：在事件B发生的条件下，事件A发生的概率P(A∣B)= P(A∩B)/P(B) (P(B)>0) - 联合概率的两种表达
由乘法公式可得：P(A∩B)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A) - 推导贝叶斯公式
联立上述两式，消去联合概率：P(A∣B)= P(B∣A)⋅P(A)/P(B)
其中：
P(A∣B)：后验概率（Posterior）
P(A)：先验概率（Prior）
P(B∣A)：似然函数（Likelihood）
P(B)：证据因子（Evidence）
程序员
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