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<math>P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}</math>  
 
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其中P(A|B)代表在事件B发生的情况下事件A发生的概率。
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在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称:
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*P(A)为A的先验概率,P(B)为B的先验概率
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*P(A|B)为已知B发生后A的条件概率或后验概率,P(B|A)为已知A发生后B的条件概率或后验概率
  
 
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Revision as of 11:24, 29 April 2014


ROC curve and Neyman Pearsom Criterion

A slecture by ECE student Weibao Wang

Partly based on the ECE662 Spring 2014 lecture material of Prof. Mireille Boutin.



贝叶斯定理 (Bayes' theorem)

贝叶斯定理由英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)在1763提出,因此得名贝叶斯定理。贝叶斯定理也称贝叶斯推理,是关于随机事件的条件概率的一则定理。

对于两个随机事件A和B,贝叶斯定理有如下表达:

$ P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $

其中P(A|B)代表在事件B发生的情况下事件A发生的概率。

在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称:

  • P(A)为A的先验概率,P(B)为B的先验概率
  • P(A|B)为已知B发生后A的条件概率或后验概率,P(B|A)为已知A发生后B的条件概率或后验概率
  • If you are making a text slecture
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    • Type all equations using latex code between <math> </math> tags.
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