matlab - 如何用 MATLAB 解决这个条件概率问题？

Question

如果P( c _j | x _i )已知，其中i=1,2,...n; j=1,2,...k;

如何计算/估计： P( c _j | x _l , x _m , x _n )，其中j=1,2,...k; l,m,n属于 http://latex.mathoverflow.net/jsMath/fonts/cmsy10/alpha/120/char32.png {1,2,...n}？

Answer 1

EDIT2（根据 OP 的评论）

从贝叶斯规则我们知道，P(C|x1,x2,x3) ~ P(C)*P(x1,x2,x3|C)因此对于分类，您计算所有的表达式C=j并预测最可能的类别 ( MAP )。

现在计算P(x1,x2,x3|C)，对于独立同分布的观察，这可以写成：P(x1,x2,x3|C) = P(x1|C)*P(x2|C)*P(x3|C)，给定一个参数模型，每个都可以很容易地计算。

Answer 2

也许这个网站可以提供帮助？我假设您尝试在 Matlab 中实现贝叶斯规则。

Answer 3

如果没有进一步的信息或简化假设，您想要做的事情是不可能的。

条件概率 P(A|B,C) 不是（完全/根本：）由 P(A|B) 和 P(A|C) 确定。