贝叶斯公式简（繁体：簡）单的例题

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贝叶斯公式遇到例题时想不明白？

没错，0.2%来自个人，不考虑以前的经验，也就是先前的概率（众所周知，城市中成年居民患肺结核的概率是0.001）。贝叶斯公式被正式设计来整合先前的概率，这意味着先前的经验与现在发生的事情完全相关

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中介绍了贝叶斯定理。

概率最重要的是要知道贝叶斯公式，因为贝叶斯（sī）模型是机器学习中广泛应用的模型亚博体育，它的基础是贝叶斯公式

条件概率公(读：gōng)式

条（繁体：澳门金沙條）件概率图

让事件A1，A2，互斥，A澳门威尼斯人1，A2 An=完备集（满足这两个条件的事件组称为完备事件组），P（AI）>0（I=1,2）对于(繁体：於)任意事件B，我们得到了事件B能且只能在原A1中发生的全概率公式，A2求出事件B的概率是上述全概率公式

与问题相反通过全概率公式求《pinyin：qiú》解，贝叶斯公(读：gōng)式是基于条件概率来找出事件发生原因的{de}

贝叶斯公式

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