贝叶斯公式的论文答辩问题

老师们同学们，大家上午好，我是某专业某班的某某，我的毕业设计题目是***，这个题目是我在（什么样的背景下，什么什么样的契机）选的，通过什么样的方法进行的研究，想达到一种什么样的效果。然后把大纲念一遍，加点连接语更好。（期间礼节性用语还是说点）答辩这个事，每个学校会不一样。我给我答辩的过程敲下来，作为一个参考嘛，并不一定要选为最佳答案。分享一下而已。我是国际商务专业，专业课程跟楼主的还是有一定关联。答辩小组的老师都是我们院的老师，不会太为难你的。答辩注意的问题：细节。也就是论文格式问题，一定要过关，可以找个模板，一个一个弄好，然后多找几个朋友互相交换纠正一下。我们是分成小组上去答辩的，团支书在旁边记录答辩过程。首先老师会叫你简单描述一下你写的论文，其实也就是提纲。我是把论文打印了一下，然后用笔把提纲在背面写了一遍，拿着上去念的。这个过程只要装着不紧张，说话流利就行，一般老师都没听这个内容，他们这个时候正在考虑怎么问你（当让问题是他们提前看论文后想好的），和看你在台上的表达状况。流利是王道。回答问题阶段，这个很关键啊，这个考的是临场反应，和基础知识的掌握程度。当然这些都是围绕你的论文来的，你肯定得把你论文吃透撒。关于问题的难度，如果你的论文写的很好，老师会问一些深一点的问题，写得一般，也就随便问问吧。他们的原则是，不为难。回答问题一定要有层次性，逻辑性。不能咿呀呜呜的，要口齿清楚。如果紧张，那么放缓语速吧。然后然后，你论文写得很好的话，会被选派到院里，系里进行答辩，我们这个有录像的，面子工程吗？不晓得其他学校是不是也有这个传统。总之：只要你答了，论文写了，格式对了，成绩70+毫无疑问。如果85+，得稍微努点力。

我也是法学专业的，前天刚答辩完，只不过我是刑法第一个出场，论文又涉及极具争议的邓玉娇案，所以答辩居然花了50分钟。根据我的答辩过程，说说我的感受吧，希望对你有用。自述方面，先向老师说问候语，然后介绍自己是某级某班的某某，自己论文的题目，论文主体研究的目的，意义。接着介绍论文的结构，分几个部分，每个部分写的是什么，以及自己的研究成果。最后结束语要感谢自己的导师，希望各位答辩老师指正。自述要尽量简练，让答辩老师熟悉论文的大概，尽量在5分钟内完成。你也可以上网搜一些答辩自述的范文来修改，然后背下来也行。接下来就是老师问问题了。问题只要根据你论文的内容来定，比如对于小产权房的一些法律问题发表你的观点，也会对你论文中的案例进行提问，也会问一些理论方面的问题等。每个老师的注重都不一样，根据你刚写的论文目录，我觉得你论文的每一个部分都可能被问，特别是法律界定、法律风险和小产权房问题的解决对策。所以一定要多看自己的论文，最好滚瓜烂熟，因为好多问题都是论文中会涉及到的，老师也想看看你对你论文研究的熟悉程度。一般来说，答辩需要15分钟左右（包括自述5分钟），老师会至少提2到3个问题，由易到难。我因为邓玉娇案子就杯具了，被问了十多个问题。最后，还有杀手锏，如果碰到一些很难的问题不会答，你就直接说：“老师，我水平有限，这个问题我还没有深入研究，请您指教。”这招屡试不爽，这样老师也不会为难你了。最后还是那句话，要熟悉自己的论文，答辩的时候要随即应变，不要跟老师降嘴，这样对你没好处。答辩时候没必要紧张，一般都会过的，除非你真的是答非所问，一问三不知。以上就是我的经验，祝你好运。

设拿出白球为事件A，盒子里原来的球是黑球为事件B。 剩下为黑球的概率其实就是： P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A) 而P(A) = P(A|B)*P(B)+P(A|^B)*P(^B) 其中P(B) = P(^B) = 1/2，因为原来的球不是黑的就是白的，概率相等 P(A|B)指的是盒子里原来的球是黑球的情况下，拿出白球的概率，为1/2 而P(A|^B)指的是盒子里原来的球是白球的情况下，拿出的是白球的概率，显然为1 所以P(B|A) = *(**) = 1/3 所以P(^B|A) = 1 - P(B|A) = 2/3

写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 讯号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网路在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网路的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济资讯价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网路结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网路在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史资料有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的资讯观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》

P(A | B) 是B发生的条件下A发生的概率 P(AB)是A、B同时发生的概率P(AB)=P(A|B)P(B) 在盗贼入侵时狗叫的概率：盗贼的入侵使得狗叫，B是因，A是果，所以是P(A|B)，当然狗叫也有其他原因B1、B2，……，即BUB1UB2U……=S(S为总空间，即P(S)=1)，此时狗叫的概率为P(A)=P(A|BUB1UB2U……)，B只是一个原因 在盗贼入侵的同时狗叫了的概率：盗贼入侵的时候，狗恰好叫了，可能是因为入侵引起了，也可能只是随便乱叫了，概率为P(AB) 应用中，一般因果导致出某件事的概率都为条件概率，同时发生的概率则为联合概率

这位同学首先说明一下，Bayes公式是有适用条件的。 比如设有A,B,C，3个事件，但是你不确定他们的关系 是不是相互独立的就不能确定求他们都发生的概率的 演算法。Bayes公式只适用于A,B,C是一个完备事件组的 情况. P(Ai| B)={P(Ai)P(B| Ai)}/{∑P(Ai)P(B| Ai)}, i=1,2,3……，n 此式被称为贝叶斯公式 如果你说的问题满足它的条件，那么它详细地说明了 多个条件下的概率求法，就是有几个条件，i就为几 希望对你能有帮助。

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻汇出。如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)。

P(?C)= P(?A|C)= P(A|?C)= P(C|A)=P(C)P(A|C)/[P(C)P(A|C)+P(?C)P(A|?C)] = 刚好最近在学概率 希望能帮助到你 不知为什么非的符号都变成问号了

在过去很长的时间里，频率统计论一直是概率理论研究中的主流思想。然而，随着贝叶斯理论的发展，人们发现在很多实际应用中，贝叶斯理论更具普适性，并且能得到更好的结果。统计物理学也不例外，传统的研究方法主要基于频率统计论，而贝叶斯理论能让我们从资料中发掘出更多的资讯。

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。 其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 人们根据不确定性资讯作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。概率推理 既是概率学和逻辑学的研究物件，也是心理学的研究物件，但研究的角度是不同的。概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则；而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率资讯的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。 贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。 贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]|A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])} 这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率[1][

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻汇出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。 例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 ，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？ 我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20*365) = 2/7300，P(A|B) = ，按照公式很容易得出结果：P(B|A) = *(2/7300) / (3/7) = 。

各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计 2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白 希望对你有用