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作者:数学头条APP  发表时间:  浏览:58677 次  分类: 默认分类
贝叶斯公式的推导这里用文氏图(Venn diagram)来推导一下贝叶斯定理。假设A和B为两个不相互独立的事件。交集(intersection): A∩B上图红色部分即为事件A和事件B的交集。并集(∪): A∪BA∪B=A+B- A∩B由Venn diagram可以看出,在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B:同[...]

作者:数学头条APP  发表时间:  浏览:256747 次  分类: 默认分类
案例:贝叶斯定理在医疗行业的应用每一个医学检测,都存在假阳性率和假阴性率。假阳性,就是没病,但是检测结果显示有病。假阴性正好相反,有病但是检测结果正常。即使检测准确率是99%,如果医生完全依赖检测结果,也会误诊。也就是说假阳性的情况,根据检测结果显示有病,但是你实际并没有得病。举个更具体的例子,因为艾滋病潜伏期很长,所以即便感染了也可能在很长的一段[...]

作者:数学头条APP  发表时间:  浏览:480 次  分类: 默认分类
贝叶斯定理视频往期的学习中,我们或多或少已经理解了很多贝叶斯定理的内容,今天小编收集了一些有关贝叶斯定理的视频,感兴趣的读者可以康康NO.1 医检阳性不等于得了病,重新理解贝叶斯定理。https://www.bilibili.com/video/BV1Ei4y1F72M?from=search&seid=5228412110966486345&r[...]

作者:数学头条APP  发表时间:  浏览:51525 次  分类: 默认分类
回顾贝叶斯定理首先,我们先来复习一下贝叶斯定理:在这个简简单单的式子中,蕴含了我们要掌握的很多重要内容:贝叶斯定理当中的四个概率表达式,他们都非常重要,在这一届的内容中将反复出现,我们来一一解析一下:P(A):先验分布。反映的是在观则到数据之前我。们对待估计的参数的了解和认识P(A|B):后验分布后验分布就是我们通过贝叶斯定理得到的最终的分析结果,[...]

作者:数学头条APP  发表时间:  浏览:109490 次  分类: 默认分类
1、vim 退出命令在末行模式下,输入命令::q 如果文件未做修改,系统退出vim返回到shell当中,否则会提升是否需要保存文件,将下面的命令介绍。2、vim 退出保存命令在末行模式下,输入命令::wq vim将先保存文件,然后退出vim返回到shell。3、vim 退出不保存命令若编辑的文件没有被保存,输入:q命令之后,则vim在窗口的最末行显[...]