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第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些(第1页)

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第13讲每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些

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13-1从“勉勉强强”

的推测变为“更加精确”

的推理

至此,我们已经对于贝叶斯推理“虽然存在牵强之处,但至少比毫无头绪要强多了”

的推理思路进行了数次解释说明。

正因为这一点,贝叶斯推理也被称为“总经理的概率”

(见7-3)。

贝叶斯推理之所以显得有些“牵强”

,主要是因为其中的先验概率。

所谓先验概率,是指“在没有任何信息的情况下,暂且把所有可能性的概率设定为对等的(理由不充分原理)”

,或者“从主观上进行设定”

等,因而会令人感到“牵强”

但反过来说,正是由于设定了这样的先验概率,贝叶斯推理从而具备了“即使只有少量信息(数据),也能够进行推理”

的优点。

这一点也正是贝叶斯推理优于标准统计推理(内曼-皮尔逊式推理)的地方。

此外,贝叶斯推理还具有“将已经在推理过程中使用过的信息反映到后验概率之后,即使把它丢掉也没关系”

的良好特性,这一特点被称为贝叶斯推理的学习功能。

实际上,贝叶斯推理还具备另外一个学习机能,也就是“信息越多,推理结果就越精确”

的性质,如图表13-1所示。

图表13-1信息越多,推理结果就越精确

接下来,按照顺序来对这个问题进行具体说明。

13-2壶的问题:取出2个球

在这里,我们再次使用第7讲中的、装有带颜色的球的壶的例子,并进行以下问题设定。

问题设定

面前有一只壶,已知这个壶不是A壶就是B壶,但是单从外表看不出究竟是哪个。

而目前已知的是:A壶中有9个白球和1个黑球,B壶中有2个白球和8个黑球。

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