人工智能在概率学上应用-人工智能在概率学上应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在概率学上应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能在概率学上应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要物理和数学好么？
2. 贝叶斯原理及应用？

人工智能需要物理和数学好么？

是的，人工智能需要物理和数学。
1. 实现人工智能需要运用到大量的物理和数学知识，例如机器学习、神经网络、深度学习、算法等等。
2. 物理学包含着很多数学公式和科学原理，可以帮助人工智能更好地理解和应用各种自然现象，比如计算机视觉、自然语言处理。
同时，数学作为工具学科，是研究人工智能的必要知识基础，包括概率统计、线性代数、数理逻辑等。
3. 物理和数学的研究还有很大的提升空间，例如在量子计算上的研究，可以为人工智能的发展提供更广泛的应用场景和支撑。
因此，人工智能需要物理和数学知识作为支持，才可以更好地实现自身的功能和应用。

需要

学习人工智能专业需要掌握一定的数学和物理基础，尤其对于人工智能中的某些领域（如机器学习、深度学习等）需要更加深入的数学基础。但是如果您的物理基础相对较差，也不必过于担心，因为物理和数学在一定程度上是相关的。并且，学习人工智能并不是只有物理和数学基础才能成功，还需要良好的逻辑思维能力和编程能力。

如果您想在人工智能领域取得成功，建议您积极学习和提高自己的数学和物理基础，掌握必要的数学知识，例如高等数学、线性代数、概率论等，这将有助于您更好地理解人工智能的相关理论和算法。您可以通过参加学校的相关课程、自学、参加线上课程等方式来提高自己的数学和物理基础。

总之，学习人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足够的兴趣和努力，您一定能够学好这个专业。希望这能回答您的问题！

贝叶斯原理及应用？

贝叶斯定理是关于随机***A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。　　

其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。　　

贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：***设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全***，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某***A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。　　

贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}　　

这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率。　　

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺***证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知***Bi的概率P（Bi）和***Bi已发生条件下***A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在***A发生条件下***Bi的概率P（Bi│A）。

按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：　　

1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；　　

2 绘制树型图；　　

3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；　　

到此，以上就是小编对于人工智能在概率学上应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在概率学上应用的2点解答对大家有用。

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