条件概率
- 条件概率是带有某些(前提条件)背景约束的概率问题。
- 通常条件概率的记号是 p(A|B) 表示在给定的条件B下,A事件发生的概率。
联合概率
- 联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A 和 B) 是A和B事件的发生都为真的概率。
- 公式: p(A and B) = p(A)p(B|A)
- 如果事件A的结果不影响事件B发生的概率,则 p(B|A) = P(B) ,公式可以表示为 p(A and B) = p(A)p(B)
投2枚硬币, A 表示第一个硬币朝上,B表示第二枚硬币朝上,那么 p(A)=p(B)=0.5,
联合概率 p(A and B) = p(A)p(B|A) ,因为事件A结果不影响事件B的概率, 那么 p(A and B) = p(A)p(B) = 0.25
贝叶斯定律
- 公式推导
联合概率是乘积可以交换的,所以: p(A and B) = p(B and A)
联合概率 p(A and B) = p(A)p(B|A)
没有明确定义A和B的含义,因此可以对A、B进行交换操作
p(B and A) = p(B)p(A|B)
结合上面的三个公式推出公式: p(B)p(A|B) = p(A)p(B|A)
根据公式推导过程,可以得出两种计算联合概率的方式。
根据上述公式:p(A|B) = p(A)p(B|A)/p(B), 这就是贝叶斯定律
用贝叶斯解决曲奇饼干的问题
假设有2个碗,碗1中有30个香草曲奇饼干和10个巧克力曲奇饼干,碗2中有20个香草和20个巧克力曲奇
现在在你不看的情况下,随机挑一个曲奇饼干,得到一块香草曲奇。我们的问题是,从碗1获得香草曲奇的概率是多少
我们假设 B1 表示曲奇饼干属于碗1 的概率,V表示曲奇饼干是香草的概率
根据贝叶斯定律:
p(B1|V) = p(B1)p(V|B1)/p(V)
p(B1) 表示 忽略曲奇饼干这个条件,获取的碗1 的概率,因为碗是随机的,所以概率为 0.5 (1/2)
p(V|B1) 表示碗1这个条件为真时, 香草曲奇的概率,即概率为 0.75 (3/5)
p(V) 表示任意一个碗得到香草的概率,考虑到碗的概率为机会均等,没个碗的曲奇数量为40,得到曲奇饼干的机会时均等的,所以概率为 5/8
那么 p(B1|V) = 0.5 * 0.75 / 0.625
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