Как использовать формулу Байеса для оценки вероятности событий в машинном обучении?

Формула Байеса позволяет оценить вероятность события на основе вероятности другого события, которое уже произошло. www.guru99.com

Основная идея теоремы Байеса — получить большую точность оценки вероятности путём учёта дополнительных данных. neurohive.io Принцип прост: есть первоначальная основная оценка вероятности, которую уточняют с получением большего количества информации. neurohive.io

Формула теоремы Байеса имеет вид: P(A|B) = (P(B|A) |* P(A)) / P(B). www.guru99.com В ней: neurohive.io

• P(A) — вероятность события А (основная, априорная оценка); neurohive.io
• P(B|A) — вероятность (также условная), которую получают из данных; neurohive.io
• P(B) — константа нормировки, которая ограничивает вероятность значением 1. neurohive.io

Пример использования формулы Байеса — задача о том, чтобы предсказать, купит ли человек продукт при определённой комбинации дня, скидки и бесплатной доставки. www.guru99.com

Суть теоремы Байеса в том, что новые данные не формируют убеждение с нуля, а уточняют те, которые уже имеются. practicum.yandex.ru На теореме Байеса основан наивный байесовский классификатор — одна из основных моделей машинного обучения. practicum.yandex.ru