2021.12.22
补充：2022.8。28
- 先验概率、 就是知道模型，也就是模型一些参数都知道，能把模型确定下来。
好比知道是正态分布，又知道参数μ , σ \mu,\sigma μ,σ，然后得到的概率。
好比：经大数据统计，知道中国男人身高符合正态分布，那么我求一个男人170cm身高的概率，就是先验概率。
- 后验概率
某数据下模型的条件概率，也就是先知道数据 不知道模型啥样的的概率
假如某一 不确定事件发生的概率 因为 某个新情况的出现 而 发生了改变，那么 改变前的那个概率就被叫做 先验概率， 改变后的概率就叫 后验概率。
2022年考研 学土木的有 10%, 不学土木的 90%
P ( y = 土木 ) = 0.1 ； P ( y = 不学土木 ) = 0.9 P(y=土木)=0.1；P(y=不学土木)=0.9 P (y =土木)=0.1 ；P (y =不学土木)=0.9
这个就是 先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率，这里是大数据统计出来的。
也就是第一种理解方法的我们已经知道社会模型了，第二种理解方法的社会2022年考研就是这个情况。
学计算机中有男生 70%，女生 30%
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P ( x = 男生 ∣ y = 学计算机 ) = 0.7 ； P ( x = 女生 ∣ y = 学计算机 ) = 0.3 P(x=男生|y=学计算机)=0.7；P(x=女生|y=学计算机)=0.3 P (x =男生∣y =学计算机)=0.7 ；P (x =女生∣y =学计算机)=0.3
P ( x = 男生 ∣ y = 不学计算机 ) = 0.3 ； P ( x = 女生 ∣ y = 不学计算机 ) = 0.7 P(x=男生|y=不学计算机)=0.3；P(x=女生|y=不学计算机)=0.7 P (x =男生∣y =不学计算机)=0.3 ；P (x =女生∣y =不学计算机)=0.7
- 上面两个都是先验，是大数据统计的，原来就是这样的
- 现在， 有一名学男生（
新事件）的前提下，想知道他是学计算机的改率：P ( y = 学计算机 ∣ x = 男生 ) P(y=学计算机|x=男生)P (y =学计算机∣x =男生) - 这个 P(y=学计算机|x=男生) 就是 后验概率。
- 第一种理解：就是我们从数据，已经有一个男生了出发，求是学计算机的概率
- 第二种理解：它获得是在观察到事件
x=男生（新事件）发生后得到的，发生y=学计算机事件的概率*
Original: https://blog.csdn.net/wistonty11/article/details/122093501
Author: 羊老羊
Title: 什么是先验概率？什么是后验概率？
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