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2010-01-04
哪位高手给讲讲贝叶斯判别中的后验概率,我不明白的是:得到新样品x后,由贝叶斯公式得总体G1,G2的后验概率是
P(G1| x)= p1*f1(x) / (p1*f1(x)+p2*f2(x))  其中f1,f2为G1,G2两个总体的概率密度函数。 p1,p2是概率,而f1,f2是概率密度函数,概率和密度函数相乘是什么意思呢?
高手们给解释一下,谢谢!
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2010-1-5 08:26:35
你说的这个公式是贝叶斯判别公式(判别分析方法)。真正的贝叶斯公式:
P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/[P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+  ...  +P(A|Bn)P(Bn)]
分母部分表示A事件发生的概率(全概率),它等于A事件在各种Bi发生的前题下发生的概率之和;分子部分是A事件在Bi事件发生的前提下发生的概率。这部分的解释可以看概率论。
到了贝叶斯判别里面,如有两个总体G1和G2,那么x的全概率为G1总体出现的概率(q1)乘于x在G1中的概率+G2总体出现的概率(q2)乘于x在G2中的概率;X在G1中出现的概率可以表示为G1的分布函数在x处的值,如G1为连续的,则可用G1的概率密度函数f1(x)在x处的值替代。
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2010-1-5 10:05:09
2楼正解啊
我也是才知道的
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2010-1-5 10:43:56
2楼解释是对的
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2010-1-12 19:36:22
谢谢指点!
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2010-1-13 14:33:41
X在G1中出现的概率可以表示为G1的分布函数在x处的值,如G1为连续的,则可用G1的概率密度函数f1(x)在x处的值替代。

问题是:分布函数在x处的值,如果G1是连续的话,应该是密度函数的积分啊,为什么是密度函数在x处的值呢?
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