人工智能——主观贝叶斯方法（主要是公式）

条件概率
全概率公式
贝叶斯公式
贝叶斯公式2.0
知识不确定性的表示
- 知识表示方法
- 充分性度量LS
- 必要性度量LN
- 几率函数
- 贝叶斯公式的几率似然性形式：计算O（H|E）
- 贝叶斯公式的必率似然性形式：计算O（H| 非E）
- LS的性质
- LN的性质
- LS与LN的关系
证据不确定性的表示
- 不确定性推理计算
- - 确定性证据
  - 不确定性证据
  - - 杜达公式：计算P（H|S）
    - 杜达公式解释（4种情况）
    - - 杜达公式的第四种情况：比较 P（E|S）和

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转：数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法收藏
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> 转自:http://blog.csdn.net/pongba/archive/2008/09/21/2958094.aspx 数学之美 ...
数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法（转自刘未鹏）
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