条件概率造句

再为贝叶斯网络赋值，确定先验概率和条件概率。

我们先讨论条件概率，因为联合概率的概念，必须以条件概率为基础才能更好地予以说明。

给出f事件的条件概率定义和*质，并在基本空间普通划分下给出f事件的全概率公式。

建立了洪峰、洪量和历时的三变量条件概率分布，绘制给定条件下的条件重现期图。

但这一理论的应用是以己知类条件概率密度为前提。

所采用的多音字自动注音策略有以下三种：条件概率策略、互信息策略以及规则策略。

定义了与经典二值逻辑相容的蕴涵联结词，克服了条件概率不能用于推理的缺点。

采用随机事件的条件概率的运算法则，引入失效模式间的条件关联系数来反映结构之间的失效相关*。

贝叶斯定理的讲解很棒，重要的是贝叶斯的思维方式，而不是记住那个公式： 后验概率=相似率×先验概率 贝叶斯与*伪的相关，意识到基础概率的重要。——培养“贝叶斯直觉”。 条件概率倒置：出现某种症状的确诊概率与确诊后出现某种症状的概率混为一谈。病人关注前者，医生知道后者。

此外，还提出用条件概率法解决可靠度分析中常遇到的一个试验得到两个相关试验值和现场子样容量较小两类问题。