機器學習工程師--隱馬爾科夫鏈應用和主題模型

一：貝葉斯網絡 經典貝葉斯公式的理解： P(A|B)=P(A,B)/P(B) 在B的條件下，A發生的概率等於，AB的聯合概率除以B的先驗概率。 P(B|A)=P(B,A)/P(A) 在A的條件下，B發生的概率等於，AB的聯合概率除以A的先驗概率。 有 P(A,B) = P(B,A) 聯合概率相等，就是A，B兩個圓的交集。 那麼，P(A|B) = P(B|A) * P(A)/P(B) 這樣，就能交換

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