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第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些(第2页)

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在第7讲中,我们从壶里取出一个球,通过观察球的颜色,来推测是A壶还是B壶的概率。

得知取出的是黑球后,可以推测出该壶为A壶的后验概率是19,该壶为B壶的后验概率是89,具体过程参详见7-2的内容。

那么,我们设想一下:把第一次取出的球放回壶里,然后再一次取出一个球。

在这种情况下进行推理,需要用到第一次取出的球的颜色和第二次取出的球的颜色。

而第二次取出的球,有可能为黑球,也有可能为白球。

上述方法在第12讲中已经涉及过,即通过多条信息进行推理的方法。

首先,由于我们并不知道该壶究竟是A壶还是B壶,因而想要对此进行推理,于是分为A和B两个类别。

然后根据“理由不充分原理”

,将各个类别的先验概率都设定为0.5。

接下来,请思考关于条件概率的问题。

如果第一次取出的球为黑球,第二次取出的球为白球,则把这种情况记录为“黑球&白球”

然后,通过概率的乘法公式,可以计算得出:

(黑球&白球的概率)=(黑球的概率)×(白球的概率)

若该壶为A壶,则:

(黑球&白球的概率)=(黑球的概率)×(白球的概率)=0.1×0.9=0.09

若该壶为B壶,则:

(黑球&白球的概率)=(黑球的概率)×(白球的概率)=0.8×0.2=0.16

综上,通过不同颜色的球的组合,A和B这两个类别又各自分为4类,此时共出现8种互不相同的可能性。

这8种可能性各自的概率,如图表13-2所示。

图表13-2通过两条信息,组合出八种互不相同的可能性

13-3第二次取出的也是黑球的情况下的推理

下面我们对于“第二次取出的依然是黑球”

的情况进行推理:由于两次取出的都是黑球,符合“黑球&黑球”

的条件,那么便可以排除掉除“黑球&黑球”

以外的所有可能性,如图表13-3所示。

图表13-3第二次取出的也是黑球情况下的推理

通过标准化条件,计算出后验概率:

(“黑球&黑球”

且为A壶的后验概率):(“黑球&黑球”

且为B壶的后验概率)

=0.5×0.1×0.1:0.5×0.8×0.8

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