2021.12.22
补充：2022.8。28

1. 第一种理解方法

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 $\mu,\sigma$ ，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

2. 第二种理解方法

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%

$P (y = 土木) = 0.1 ； P (y = 不学土木) = 0.9$

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%
.
.
$P (x = 男生 ∣ y = 学计算机) = 0.7 ； P (x = 女生 ∣ y = 学计算机) = 0.3$
$P (x = 男生 ∣ y = 不学计算机) = 0.3 ； P (x = 女生 ∣ y = 不学计算机) = 0.7$

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： $P (y = 学计算机 ∣ x = 男生)$
- 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**

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/184714.html原文链接：https://javaforall.cn

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