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← Bayes' Rule - Artificial Intelligence for Robotics

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Showing Revision 2 created 10/09/2016 by Udacity Robot.

  1. 现在我来考考你贝叶斯法则
  2. 假如你拥有个房子 然后你知道在你不在的时候房子会失火
  3. 但是失火事件 用F表示 的概率很小
  4. 大概是1%的十分之一 也就是0.001
  5. 假如没填下午你都会跟你的邻居讲话 每天下午都是如此
  6. 你问你的邻居 “我的房子着火了么?”
  7. 当然了 如果你这样你可能有些强迫症 让我们先不考虑这些
  8. 我们假设你每天下午都这样做
  9. 这天下午你邻居对你回答 “对 是着火了” 用B 表示
  10. 你恰好知道你的邻居没有那么诚实
  11. 事实上 你每次问他问题
  12. 你都是知道有0.1的机会 这是10% 你的邻居在骗你
  13. 然后有0.9的机会你的邻居在说实话
  14. 当你问他同一个问题——“我的房子着火了么?”
  15. 他回答 “对 是着火了” 但是你知道有0.1的概率你的邻居在撒谎
  16. 所以应用贝叶斯法则 我先计算未标准化的后验概率 用p横线表示
  17. 横线表示未标准化 邻居说失火(B)的条件下房子失火(F)的概率
  18. 同样计算相反的情况 邻居说失火(B)的条件下没有失火(非F)的概率
  19. 做完这一步 我希望你对这两个值进行标准化
  20. 就是标准化后的数值加在一起等于1
  21. 请在这个作业测试中输入全部4个值