馬克的香草天空: 問一下"貝氏定理"是在說些什麼? 2008年6月17日 - 兩者相除就是條件機率 用貝氏定理處理. 貝氏定理可以用中文的一句話來說明，就是事後的先見之明，一般用來處理的況是由結果推測發生的原因， ...
Bayes' theorem - Wikipedia, the free encyclopedia In probability theory and statistics, Bayes' theorem (alternatively Bayes' law or Bayes' rule) is a result that is of importance in the mathematical manipulation of conditional probabilities. Bayes rule can be derived from more basic axioms of probability
貝氏定理(下) – 99%的準確度- MMDays 2008年5月4日 - 運用貝氏定理公式，我便知道. P(有病毒|警報響起)= 0.00495/(0.00495+0.00995)=33% (又或者用文字說，警報響起有兩種情況，一是有病毒， ...
貝氏定理(上) – Monty Hall 的三扇門- MMDays 2008年4月29日 ... 在解決這個機率問題前，先和大家複習一下貝氏定理(Bayes Theorem)吧。 翻開統計 學課本，貝氏定理是 ...
Bayes' Theorem - Stat Trek Bayes' theorem (also known as Bayes' rule) is a useful tool for calculating ... This section presents an example that demonstrates how Bayes' theorem can be ...
Conditional Probability & Bayes' Theorem — a note by Calvin Lin ... Conditional Probability & Bayes' Theorem — a note by Calvin Lin on Brilliant, the largest ... One famous example -- or pair of examples -- is the following: ...
貝氏定理例子 - 相關部落格
A Tutorial on Relevance Vector Machine - Communications and Multimedia Laboratory, CSIE & GINM, NTU 的值）。在丟硬幣的例子中，我們會假設每次丟硬幣都是獨立事件，正面與反面的機率分 別是θ(正) 與θ(反) 。雖然我們知道這個原則，卻不知道θ 這個機率分佈是什麼。當然，一旦θ 決定好，丟硬幣時的機率分佈就決定了，也就是說，雖然t 與t∗ 之前是
三采網路書店 - 精準預測:如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息? 精準預測:如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息? ... 這本書顯然是在擁護科學和科技，而我也認為這是本非常樂觀的書。但這本書的主張是：這些觀點錯得離譜。
精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息?－奈特．席佛｜TAAZE網路書店 TAAZE讀冊生活網路書店 奈特．席佛 2008年美國總統大選，他成功預測歐巴馬勝選。 50州個別選舉結果，49州預測...
