人工智能之数学基础:利用全概率公式如何将复杂事件转为简单事件

本文重点

全概率公式是概率论中的核心工具,用于计算复杂事件的概率。其核心思想是将复杂事件分解为若干互斥且穷尽的简单事件,通过计算各简单事件的概率及其条件概率,最终求得目标事件的概率。

全概率公式

全概率公式就是将复杂事件简单化,定义如下:

如果随机事件A1,A2,...,An是一个完备事件组,并且P(Ai)>0,i=1,2,...,n,还有一个随机事件B,那么:

如公式所示,我们可以将随机事件B理解成一个复杂的事件,那么这个事件可以转变为右边的表现形式,右边的这种表现形式会非常简单,这就是全概率公式的厉害之处。

  • B:目标事件,需计算其概率。
  • P(Ai​):先验概率,表示各原因发生的概率。
  • P(BAi​):条件概率,表示在原因 Ai​ 下目标事件 B 发生的概率。

全概率公式的意义

全概率公式的意义在于,当直接计算P(

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