您想做什么来记住贝叶斯的规则？

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我认为记住公式的一种好方法是考虑这样的公式：

给定独立事件B的结果，某些事件A具有特定结果的概率=两个结果同时发生的概率/无论我们说事件A期望结果的概率是如果我们不知道事件B的结果。

例如，考虑一个疾病测试：如果我们有一个患者的疾病测试呈阳性，并且我们知道：40％的疾病患者在我们的测试中呈阳性；60％的人患有这种疾病；共有26％的人对该病呈阳性反应；然后得出：

1）在我们抽样的所有人中，有24％的人呈阳性并患有疾病，这意味着在26名呈阳性的人中有24人患有该疾病；因此，2）该特定患者患病的可能性为92.3％。

bayesian bayes

— 月亮人239
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学习推导，而不是方程式。

— 已退出-Anony-Mousse 2015年

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“你做了/曾经想起贝叶斯的规则吗？” 嗯，很简单：我不知道。+1到@ Anony-Mousse。

— user541686

我发现最简单的方法是在每次需要时重新导出它。

— 埃米尔·弗里德曼

后验与先验先验的可能性时间成正比= p（A）可能性= p（A | B）后验= p（B | A）

— Mike

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从条件概率的定义中可以得出以下结论：

p (a | b) = \frac{p (a, b)}{p (b)}

$p(a|b) = \frac{p(a,b)}{p(b)}$

p (a, b) = p (a | b) p (b) = p (b | a) p (a)

$p(a,b) = p(a|b)p(b) = p(b|a)p(a)$

p (a | b) = \frac{p (b | a) p (a)}{p (b)}

$p(a|b) = \frac{p(b|a)p(a)}{p(b)}$

换句话说，如果您记得联合概率是如何将条件概率分解为条件概率的，那么只要您忘记了贝叶斯规则，就总是可以得出。

— 肖恩·复活节
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帮助我的学生的一种简单方法是用两种不同的方式将编写为条件概率： $P(A \cap B)$

$P(A \cap B)=P(A|B)P(B)$

和

$P(A \cap B)=P(B|A)P(A)$

然后

$P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)$

和

$P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$

— 布莱恩·波彻斯
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我担心理解公式背后的概念。一旦了解了一个概念，就可以将基本的简单公式牢记在心。对不起，这个答案很抱歉，仅此而已。

— Stochazesthai
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P （ 一种 | 乙 ） P （ 乙 ） = P （ 乙 | 一种 ） P （ 一种 ）

$P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)$

— 山d
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ABB BAA。（您也可以像著名乐队的名字那样考虑ABBA。）

— moonman239

4

这是我记住贝叶斯规则的一些非正统的技巧（我敢说不科学）。

我只是说-

“给定的B等于B的反向时间A”

也就是说，

一个给定的B的概率P(A | B)等于反向(B | A)倍A对B P(A) / P(B)。

装满

P （ 一种 | 乙 ） = \frac{P （ 乙 | 一种 ） * P （ 一种 ）}{P （ 乙 ）}

$P(A | B) = \frac{P(B | A) * P(A)}{P(B)}$

因此，我永远不会忘记它。

— 依卡巴比松
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3

$P(A|B)$ $P(B|A)$ $P(B)$ $P(A)$

P （ 乙 | 一种 ） = \frac{P （ 一种 | 乙 ） P （ 乙 ）}{P （ 一种 ）} 与 P （ 乙 | 一种 ） = \frac{P （ 一种 | 乙 ） P （ 一种 ）}{P （ 乙 ）} 。

$P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \quad \text{vs} \quad P(B|A)=\frac{P(A|B)P(A)}{P(B)}.$

B

$B$

P (B) = 0

$P(B)=0$

P (B | A)

$P(B|A)$

— 费德里科·波洛尼（Federico Poloni）
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一个人->疾病->呈阳性（红色）

一个人->疾病->测试阴性（黄色）

一个人->没有疾病->呈阳性（蓝色）

一个人->没有疾病->测试阴性（绿色）

为了更好地记住贝叶斯定律，将以上内容绘制成树状结构并用颜色标记边缘。假设我们想知道P（疾病|测试阳性）。给定测试结果为阳性，两个可能的路径为“红色”和“蓝色”，患病的条件概率就是“红色”的条件概率，因此P（红色）/（P（红色）+ P（蓝色）））。应用连锁规则，我们有：

P（红色）= P（疾病）* P（测试阳性|疾病）

P（蓝色）= P（无病）* P（测试阳性|无病）

P（疾病|测试阳性）= P（疾病）* P（测试阳性|疾病）/（P（疾病）* P（测试阳性|疾病）+ P（无疾病）* P（测试阳性|没有疾病）） = P（疾病，呈阳性）/ P（呈阳性）

— 杨晨光
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