《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一1.3 曲奇饼问题

简介:

本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》一书中的第1章,第1.3节,作者【美】Allen B. Downey,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.3 曲奇饼问题

我们即将开始讨论到贝叶斯定理,但我还想通过一个被称为“曲奇饼问题”的例子来介绍它。假设有两碗曲奇饼,碗1包含30个香草曲奇饼和10个巧克力曲奇饼,碗2有上述两种饼干各20个。

现在设想你在不看的情况下随机地挑一个碗拿一块饼,得到了一块香草曲奇饼。我们的问题是:从碗1取到香草曲奇饼的概率是多少?

这就是一个条件概率问题;我们希望得到概率p(碗1|香草),但怎样进行计算并非显而易见。问题如果换成在碗1中香草曲奇饼的概率则简单得多。


34d699ed6f8cf18db8a7f4d1b2679a46b90f31ca

不巧的是,p(A|B)并不和p(B|A)相同,但有方法从一个计算出另一个:贝叶斯定理。

相关文章
|
1月前
|
数据采集 自然语言处理 算法
如何使用Python的Gensim库进行自然语言处理和主题建模?
使用Gensim库进行自然语言处理和主题建模,首先通过`pip install gensim`安装库,然后导入`corpora`, `models`等模块。对数据进行预处理,包括分词和去除停用词。接着,创建字典和语料库,使用`Dictionary`和`doc2bow`。之后,应用LDA算法训练模型,设置主题数量并创建`LdaModel`。最后,打印每个主题的主要关键词。可以根据需求调整参数和选择不同算法。
26 0
|
2月前
|
XML 存储 数据处理
python绘制热力图-数据处理-VOC数据类别标签分布及数量统计(附代码)
python绘制热力图-数据处理-VOC数据类别标签分布及数量统计(附代码)
56 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 网络架构
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
15 0
|
11天前
|
自然语言处理 数据可视化 Python
python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化
python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化
16 0
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
用Python进行健康数据分析:挖掘医疗统计中的信息
【4月更文挑战第12天】Python在医疗健康数据分析中扮演重要角色,具备数据处理、机器学习、可视化及丰富生态的优势。基本流程包括数据获取、预处理、探索、模型选择与训练、评估优化及结果可视化。应用案例包括疾病预测、药物效果分析和医疗资源优化,例如使用RandomForestClassifier进行疾病预测,Logit模型分析药物效果,以及linprog优化医疗资源配置。
|
19天前
|
数据采集 存储 人工智能
【python】python汽车效能数据集—回归建模(源码+数据集)【独一无二】
【python】python汽车效能数据集—回归建模(源码+数据集)【独一无二】
|
20天前
|
测试技术 Python
288统计出现最多次的字母(PYTHON)
288统计出现最多次的字母(PYTHON)
|
1月前
|
存储 数据管理 Serverless
Python实现:教你轻松统计文件夹下文件个数
Python实现:教你轻松统计文件夹下文件个数
27 0
|
1月前
|
存储 数据采集 数据挖掘
python数据分析——数据分类汇总与统计
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
62 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
python数据分析——数据分析的统计推断
数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节,它通过对样本数据的分析,对总体参数进行估计,并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息,为决策提供科学依据。 在统计推断中,我们通常会遇到两类问题:参数估计和假设检验。参数估计是通过样本数据对总体参数进行点估计或区间估计。点估计是对总体参数的具体数值进行预测,而区间估计则是给出一个包含总体参数的置信区间。这两种估计方法都基于大数定律和中心极限定理,保证了估计的准确性和可靠性。
45 0