图示/公式/案例配图
多个观测图版 118
用于理解 5.2.1 多个观测下的贝叶斯定理 的关键结构。
P (A1, A2|H)=P (A1|H)P (A2|H)
原始图版
图版说明
P (A1, A2|H)=P (A1|H)P (A2|H)
读图拆解
P (A1|H)和P (A1|H)是在原因H的前提下,分别观测到A1和A2的概率。然后我们再看P (A1, A2)。根据全概率公式,我们将其在所有的原因下展开,即
怎么用
把它当成“概率关系图”来读,而不是当成装饰图片。看完后复述:这张图想改变我哪一个判断习惯?
提醒
如果图中数字或结构看不懂,不要急着跳过。先回到所在章节的源段落,再结合概念页理解术语关系。
关联章节
第5章 多个观测下的贝叶斯
多个观测并不自动带来更强结论,关键在于它们是否独立、是否互补、是否遗漏了更关键的一项。