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的概念在贝叶斯概率的计算中,起着重要的作用。
以上图示的方法为本书独创。
希望各位读者将这幅图牢记于心,这样有助于在头脑中勾勒出贝叶斯统计学方法的大致雏形。
该图可以理解为:将整体分为两种不同的情况。
这意味着,自己所处的环境为A或B中的一个,A情况下的顾客为“来买东西的人”
,B情况下的顾客为“随便逛逛的人”
,但不知道究竟是A还是B。
只是先在头脑中构筑一个大致的印象。
哲学上将这种见解称为“可能世界”
,在进行逻辑推算或概率推算时,采用这种“划分互不相同的可能性”
的思维方法,有利于整理思路。
在这里将长方形的面积设定为0.1和0.4,两部分的比例依然为1:4,这与设定为0.2和0.8时的比例相同。
那么,为何要将面积设置为0.2和0.8呢?这是因为,用数值来计算概率的情况下,需要在多种可能性中,选取“将各部分概率相加,总和为1”
的那一种,这种情况被称为“标准化条件”
。
1-3第二步:设置发生“向店员询问”
事件的条件概率
在这一步,我们要做的是:为“来买东西的人”
和“随便逛逛的人”
这两类顾客分别设定“向店员询问”
的概率。
如果没有相关经验和数据作为支撑,这项工作是无法完成的。
上一节讲到,即使没有相关经验,也可以设定先验概率。
但此处的“各个分类的行动概率”
,必须是基于一定的经验、实证、实验的数值。
图表1-2中的数值,是为了计算简便而设定的,并非真实数据。
图表1-2关于“向店员询问”
这一行为的条件概率
从图表1-2中可以看出,“来买东西的”
顾客向店员询问的概率是0.9,而“随便逛逛的”
顾客向店员询问的概率只有0.3。
需要注意的是:图表1-2从横向来看,0.9+0.1=1,0.3+0.7=1,两行都满足标准化条件;而纵向来看,0.9+0.3≠1,也就是说并不满足标准化条件。
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