人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)153-資料下載頁
2025-02-20 16:14本頁面
【正文】 所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1概率論隨機(jī)現(xiàn)象樣本空間與隨機(jī)事件事件概率條件概率全概率公式與 Bayes公式模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1事件的概率v 表示事件發(fā)生可能性大小的數(shù)稱為事件概率 P(A)v 古典概型：如果隨機(jī)試驗 E的樣本空間 D中只包含有限個基本條件，并且在每次試驗中每個基本事件發(fā)生的可能性相同，則稱 E為古典型隨機(jī)試驗，簡稱古典概型。v P(A)=m/nv 如： 1,2,…,7 這 7個數(shù)字當(dāng)中，取一個數(shù)字v A＝｛取數(shù)字 3的倍數(shù)｝v B＝｛取偶數(shù)｝模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1事件的概率v統(tǒng)計概率v在同一組條件下所做的大量重復(fù)試驗中，事件 A出現(xiàn)的頻率 fn(A)總是在 [0,1]上的一個確定的常數(shù) p附近擺動，并且穩(wěn)定于 p，則稱 P為事件 A的概率。v硬幣，色子等模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1事件的概率vP(A)∈ [0,1]v必然事件 P(D)=1,不可能事件 P(D)=0vP(!A)=1P(A)vP(A∪ B)＝ P(A)+P(B)P(A∩B)vA1,A2,…,An 兩兩互補(bǔ)相容 :??v事件 B是事件 A的子集： P(AB)=P(A)P(B)模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1概率論隨機(jī)現(xiàn)象樣本空間與隨機(jī)事件事件概率條件概率全概率公式與 Bayes公式模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1條件概率v 假設(shè) A與 B是某個隨機(jī)試驗中的兩個事件，如果在事件 B發(fā)生的條件下考慮事件 A發(fā)生的概率，就稱它為事件 A的條件概率， P(A/B)v P(A/B)=P(A∩B)/P(B)v S=（ 1,2,3,4,5,6,7）v A:取 3的倍數(shù) P(A)＝ 2/7v B:取偶數(shù) P(B)＝ 3/7v D：是 3的倍數(shù)，又是偶數(shù)： p(D)=1/7v P(A/B)＝ 1/3模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1概率論隨機(jī)現(xiàn)象樣本空間與隨機(jī)事件事件概率條件概率全概率公式與 Bayes公式模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1全概率公式v設(shè)事件 A1,…,An 滿足：v兩兩互補(bǔ)相容vP(Ai)0vD=∪ P(Ai)vP(B)=∑P(Ai)P(B/Ai)v全概率公式模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1Bayes公式vP(Ai/B)=P(Ai)P(B/Ai)/∑(P(Aj)P(B/Aj))v這個公式就是著名的 Bayes公式，我們怎樣取理解這個公式的內(nèi)容？v先驗概率和后驗概率的轉(zhuǎn)換模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1本課知識總結(jié)人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) (1)命題邏輯與謂詞邏輯多值邏輯（擴(kuò)展）概率論命題 謂詞 謂詞公式 謂詞公式的一些特性隨機(jī)現(xiàn)象 樣本空間與隨機(jī)事件 事件的概率 條件概率模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1作業(yè)v什么是命題v什么是謂詞公式v欲窮千里目更上一層樓，翻譯命題v在 0,1,…,9 ，這 10個數(shù)字當(dāng)中，一次任取兩個，問抽到 5這個數(shù)字的概率模式識別與智能系統(tǒng)研究所 版權(quán)所有 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1演講完畢，謝謝觀看！
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