AI——Probability 概率分布
发布时间
阅读量：
阅读量
重点一:Marginal Distributions 边缘分布概率
- Marginal distributions are sub-tables which eliminate variables. 【边际分布是消去变量的子表】
- Marginalization (summing out): Collapse a dimension by adding. 【边缘化(求和):通过增加来瓦解一个维度】
边缘分布概率计算公式：
案例:
重点二： Conditional Probabilities 条件概率
P(A|B) ==> A事件在B事件发生的情况下发生的概率
条件概率计算公式： 条件概率=联合概率/边缘概率
案例：
重点三：Joint probability distribution 联合概率
P(A,B) ==> 事件A，B同时发生的概率
概率计算公式：
案例：
条件概率分布的链式规则：
A joint distribution can be written as a product of conditional distributions by repeated application of the product rule.
通过重复应用乘法法则，联合分布可以写成条件分布的乘积（累乘）。
P(x1, x2, x3) = P(x3 | x1, x2) P(x1, x2) = P(x3 | x1, x2) P(x2 | x1) P(x1)
应用推广公式：
注意： 逗号连起来的为一个整体
重点四：Normalizing a distribution 归一化
归一化 ==》使所有项的和为一
归一化操作： Multiply each entry by 
= 1/(sum over all entries)
通俗理解：
归一化系数 ： 
边缘概率分之一
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~