Байесовские сети при помощи Питона — что и зачем?

[sad__sabrina]

Благодарю! С радостью возьмусь за изучение, как больше прокачаюсь в комбинации практики и теории!

[RobertLis]

Если Х и У зависимые события:
P (X или Y) = P (X ⋂ Y) / P (Y)

Допустим, что P (X ⋂ Y) = 0,99, а P (Y)=0,1
Тогда P (X или Y) = P (X ⋂ Y) / P (Y) = 0,99/0,1= 9.9.

То ли формула неправильная, то ли я чего-то не понимаю.

[sad__sabrina]

Если Х и У зависимые события:
P (X или Y) = P (X ⋂ Y) / P (Y), пересечение вероятность X и У / на вероятность У.

Благодарю за комментарий! Думаю, я не совсем верно поступила, не указав, что значит пересечение вероятностей и в скобках написав «или». (А ещё опечаталась в тексте, упс)

В рандомном примере рассчитаем, что распределение для события X зависит от события Y. Формулой это запишется так: P(X|Y). Тогда, чтобы рассчитать вероятность события X при условии, что Y произошло нам нужно произведение вероятности события X и Y разделить на вероятность события Y.

Пересечение вероятностей — это не некоторая самостоятельная рандомная величина, а произведение вероятности исследуемых событий.

[RobertLis]

А, пересечение не может быть больше какого-либо из пересекающихся множеств.

[sad__sabrina]

Да, пересечение — есть произведение вероятностей)
(Я просто криво отправила комментарий в первый раз:) )

[robomakerr]

Это чем-то отличается от марковских цепей?

[sad__sabrina]

Да! Сейчас как раз пишу про них :D

Мартовские цепи подчиняются свойству Маркова, где новое состояние зависит ТОЛЬКО от состояния из которого оно переходит.
То есть если у нас есть последовательность событий A => B => C, то в Мартовской цепи вероятность C не связана с событием А(математически).

Здесь же мы наоборот говорим о совокупности , взаимовлиянии вероятностей.

[wkia]

Извините, я не очень силен в терминологии, но интересно откуда взялась запись «P(X или Y)»? В смысле, в каком источнике применяется такая запись? Обычно ведь используют «P(X|Y)», и, насколько я понимаю, символ "|" здесь не используется в смысле «или».