主观Bayes方法利用新的信息将先验概率P(H) 更新为后验概率 P(H|E) 的一种计算方法（）
正确
举一反三
- 主观贝叶斯方法利用新的信息将先验概率p()更新为后验概率p(H|E)的一种计算方法。(<br/>)
- 主观Bayes方法推理的任务是 。 A: 更新H的先验概率 B: 更新E的先验概率 C: 更新H的后验概率 D: 更新E的后验概率
- 主观Bayes方法推理的任务是：根据E的概率P(E)及LS和LN的值，把H的先验概率P(H)或先验几率O(H)更新为当前观察S下的后验概率P(H|S)或后验几率O(H|S)。
- p(x(t)|si(t))用于表示( ) A: 条件概率 B: 后验概率 C: 先验概率 D: 似然概率
- 先验概率是通过经验和资料得到的某一假设发生的概率，后验概率是通过新的附加信息，对该假设发生的概率的一种修正，所以后验概率大于先验概率。
内容
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贝叶斯法则就是人们根据新的信息从后验概率得到先验概率的基本方法。
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贝叶斯分类器一定需要知道准确的先验概率吗？ A: 不需要，因为新的信息会逐步修正先验概率 B: 需要，因为后验概率计算需要使用先验概率 C: 不需要，因为后验概率的计算与先验概率无关 D: 其余3种说法都不对
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当新的信息样本出现时，个体可基于新信息对先验概率实施贝叶斯更新，形成后验概率。
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主观Bayes方法推理的任务是，根据证据E的先验概率及知识强度LS、LN值逐步推出结论H的先验概率。
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下列关于主观Bayes方法错误的是（） A: LS, LN 相当于知识的静态强度 B: LS和LN是一种相互制约的参数,共同构成证据和结论的关系 C: 给出了在证据不确定情况下更新后验概率为先验概率的方法（） D: Bayes定理中要求事件间相互独立，限制了该方法的应用。