准确了解条件概率的概念很重要。准确了解条件概率的概念很重要。

在分布式传感器网络中，各个子网往往具有不同的辨识框架，此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题，提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据，提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的桥梁，完成动态辨识框架下的信任测度；然后利用新来证据的信任测度对已有的证据进行更新，以此进行各个观测区域的故障检测；最后通过构造两个传感器子网S1和S2的分布式检测与识别系统对所提方法进行验证，结果显示该方法在处理动态辨识框架和故障检测方面的有效性。

一个独立的、跨平台的、用于计算互信息、联合/条件概率、熵等的包。 这个包也被用于一般的机器学习和数据挖掘目的，如特征选择、贝叶斯网络构建、信号处理等。 Matlab Central 交换站点的“生物技术和制药”类别下还提供了另一个用于最小冗余特征选择的相关软件包。 一个简单的演示称为 demo_mi.m。 *** 请注意，下载或使用此软件包即表示接受此软件包的许可。 总之，本包可免费用于非盈利用途，但未经作者彭汉川明确许可，不得以任何形式（包括修改后的形式）重新分发。 有关更多信息，请参阅自述文件。 ***

2022-2021学年高中数学北师大版选修1-2学业分层测评2 条件概率与独立事件 .docx

先验概率、类条件概率密度函数和后验概率 1. 试简述先验概率，类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系： 先验概率：根据大量统计确定某类事物出现的比例，如在我国大学中，一个学生是男生的先验概率为0.7，而为女生的概率是0.3，这两类概率是互相制约的，因为这两个概率之和应满足总和为1的约束。 类条件概率密度函数：同一类事物的各个属性都有一定的变化范围，在这些变化范围内的分布概率用一种函数形式表示，则称为类条件概率密度函数。这种分布密度只对同一类事物而言，与其它类事物没有关系。为了强调是同一类事物内部，因此这种分布密度函数往往表示成条件概率的形式。例如x表示某一个学生的特征向量，则，男生的概率密度表示成P(x|男生)，女生的表示成P(x|女生)，这两者之间没有任何关系，即一般的情况下P(x|w1)+P(x|w2)≠1，可为从[0,2]之间的任意值。 后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率，例如一个学生用特征向量x表示，它是男性或女性的概率表示成P(男生|x)和P(女生|x)，这就是后验概率。由于一个学生只可能为两个性别之一，因此有P(男生|x)+P(女生|x)=1的约束，这一点是与类分布密度函数不同的。后验概率与先验概率也不同，后验概率涉及一个具体事物，而先验概率是泛指一类事物，因此P(男生|x)和P(男生)是两个不同的概念。

类条件概率密度分布图（程序代码） plot(function(x) dnorm(x, mean = 5, sd = sqrt(2)),0,13,lwd=5,col="blue",xlab="昨晚睡眠时间长度x（小时）",ylab="概率密度",ylim=c(0,0.6),main="类条件概率密度") plot(function(x) dnorm(x, mean = 6, sd = 1),3, 13,lwd=5,col="red",add=TRUE) legend("topright", c("今天下午睡觉P(x|w1)", "没有睡P(x|w2)"),lwd=5,lty=1,inset = .02,col =c("blue","red"))

高中数学讲义微专题88 含有条件概率的随机变量问题.pdf

已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率

使用朴素贝叶斯算法实现MNIST数据集的训练预测，精度较高，主要是参考统考学习李航一书和github上相关作者思路进行实现。

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