Section 13.4 illustrated a process

Section 13.4 illustrated a process by which one can avoid assessing the probability of the evidence (here, P(s))by instead computing a posterior probability for each value of the query variable (here, m and l m ) and then normalizing the results. The same process can be applied when using Bayes' rule. We have
P(M l s)= a (P(slm)P(m), P ( s l ~ m ) P (~m ) ) .
Thus, in order to use this approach we need to estimate P(s | ~ m ) instead of P(s).There is no free lunch-sometimes this is easier, sometimes it is harder. The general form of Bayes'rule with normalization is

P(Y1X)= aP(XIY)P(Y)
where a is the normalization constant needed to make the entries in P(Y IX) sum to 1.

Kết quả (Việt) 1:

Phần 13.4 minh họa một quá trình mà người ta có thể tránh đánh giá xác suất của các bằng chứng (ở đây, P(s)) bằng cách thay vào đó tính toán xác suất hậu nghiệm cho mỗi giá trị của biến truy vấn (ở đây, m và l m) và sau đó bình thường hóa các kết quả. Quá trình có thể được áp dụng khi sử dụng quy tắc Bayes. Chúng tôi cóP (M l s) = một (P(slm)P(m), P (s l ~ m) P (~ m)).Vì vậy, để sử dụng cách tiếp cận này chúng ta cần phải ước lượng P (s | ~ m) thay vì P(s). Có không có bữa trưa miễn phí-đôi khi điều này là dễ dàng hơn, đôi khi nó là khó khăn hơn. Dạng chung của Bayes'rule với bình thường làP(Y1X) = aP(XIY)P(Y)nơi một là hằng số chuẩn hóa cần thiết để làm cho các mục trong tổng số P (Y IX) 1.

Kết quả (Việt) 2:

Mục 13.4 minh họa một quá trình mà người ta có thể tránh được việc đánh giá khả năng của các bằng chứng (ở đây, P (s)) bởi thay vì tính toán một xác suất hậu nghiệm cho mỗi giá trị của các biến truy vấn (ở đây, m và lm) và sau đó bình thường hóa các kết quả. Quá trình tương tự có thể được áp dụng khi sử dụng quy tắc Bayes. Chúng ta có
P (M ls) = a (P (SLM) P (m), P (sl ~ m) P (~ m)).
Như vậy, để sử dụng cách tiếp cận này, chúng ta cần phải ước lượng P (s | ~ m ) thay vì P (s) .There là không miễn phí ăn trưa đôi khi điều này là dễ dàng hơn, đôi khi nó là khó khăn hơn. Dạng tổng quát của Bayes'rule với bình thường là P (Y1X) = aP (XIY) P (Y) , nơi một là hằng số bình thường cần thiết để thực hiện các mục trong P (Y IX) số tiền 1.