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日期:2024-08-28
則在事件發生的情況下﹐事件發生的機率為 ﹐﹒ ※利用事先可知的機率(稱之為
事前機率)﹐﹒在發生事件 後﹐求出之值(稱為事後機率)﹐正是貝氏定理的真正
內涵 ......
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日期:2024-08-27
事前機率–>新的資訊–>貝氏定理–>事後機率. 這種由事前機率與提供的資訊結合
算出事後機率的方法是在十八世紀由. 貝氏( Thomas Bayes , 英國, 1702~1761 ) 所
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日期:2024-08-25
貝氏網路是以貝氏定理為基礎所發展出來的理論,貝氏定理的描述如下:. ‧貝式定理
示意圖‧. 假設S1 , ... ... P(Si):代表事前機率(prior probability). ‧, P(E | Si):代表樣本
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