贝叶斯公式的应用毕业论文摘要

贝叶斯公式实际表达即是，在某事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。 当我们判断一个 温和而有涵养的人 是什么职业的时候，我们可能更相信他是一个 图书馆员 ，而并非一个 农民 。 但数据告诉我们， 图书馆员 相比 农民 ，在人群中所占的比重非常小。（假设 图书馆员 比 农民 为1:20） 因此某些直觉的判断可能违背理性。理性不代表知道事实，而是认识到哪些因素是有关的。 新证据并不能直接凭空决定你的看法，而是应该更新你之前的看法。假设为图书馆员的条件下，符合角色描述的概率。首先可以约去上下的人数，接着可以将分母内容用 P(E) 表示，代表看到所有证据的概率（即所有假设下的所有符合证据的个数）。 我们可以将任何事件都对应概率空间的一个子集（一个1X1 的正方形），概率的大小可以通过划分正方形的面积来表示。 这里再引入之前的图书馆员和农民的例子，再加一个商人。 可以理解成在某个先验概率情况下，分割长方形（先验概率，农民、商人、图书馆员占其总人群的比例）。再对长方形根据似然概率的描述，得到具体的面积（符合某种描述的人群的概率）。其中符合特定要求（图书馆员）的特定描述的面积所占全部（农民、商人、图书馆员概率之和）的符合特定描述的面积的比例，即为该特定描述下特定要求（图书馆员）所占的比例。

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贝叶斯理论，是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等领域。在数学领域，贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学，贝叶斯公式应用于概率空间，贝叶斯估计应用于参数估计，贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估计，贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。在工程领域，贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学，贝叶斯分类器应用于模式识别、人工智能，贝叶斯分析应用于计算机科学，贝叶斯决策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能，贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能，贝叶斯学习应用于模式识别。在其他领域，贝叶斯主义应用于自然辩证法，有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。

贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个