实例复习机器学习数学 - 1. 事件与概率

柔光的暖阳◎ 2022-10-10 13:57 114阅读 0赞

## 从骰子实验引出的各种概率概念 ##

1.投骰子，出现点数为 6 的概率  1 6 \\frac\{1\}\{6\} 61. 投骰子，**已知出现点数为偶数**，出现点数为 6 的概率则是  1 3 \\frac\{1\}\{3\} 31，这个概率即 **条件概率**。

2.**条件概率**为：假设我们知道 A 事件已经发生，在此基础上我们想知道 B 事件发生的概率，这个概率为条件概率，记作  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A)

3.**古典概率模型**：假设一个实验，有  **Ω \\Omega Ω 个等可能性的结果**，事件 A 包含其中  X X X 个结果，事件 B 包含其中  Y Y Y 个结果， Z Z Z 代表其中交叉的事件：

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事件 A 发生的概率： P ( A ) = X Ω P(A) = \\frac\{X\}\{\\Omega\} P(A)=ΩX；事件 B 发生的概率： P ( B ) = Y Ω P(B) = \\frac\{Y\}\{\\Omega\} P(B)=ΩY；事件 A、B 都发生的概率： P ( A B ) = Z Ω P(AB) = \\frac\{Z\}\{\\Omega\} P(AB)=ΩZ如果事件 A 已经发生，那么事件 B 也发生的概率是  P ( B ∣ A ) = Z X P(B|A) = \\frac\{Z\}\{X\} P(B∣A)=XZ，将公式展开： 这个公式就是条件概率公式  
 P ( B ∣ A ) = Z Ω X Ω = P ( A B ) P ( A ) P(B|A) = \\frac\{\\frac\{Z\}\{\\Omega\}\}\{\\frac\{X\}\{\\Omega\}\}= \\frac\{P(AB)\}\{P(A)\} P(B∣A)=ΩXΩZ=P(A)P(AB)

4.如果条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 大于  P ( B ) P(B) P(B)，代表事件 A 的发生会促进事件 B 的发生，例如上面投骰子的例子。还有可以看下图，本身  P ( B ) P(B) P(B) 的概率是比较小的，在事件 A 已发生的情况下，由于相交部分较多，事件 B 发生的概率也提升了：

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5.如果条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 小于  P ( B ) P(B) P(B)，代表事件 A 不会促进事件 B 的发生，例如事件 A 为投骰子点数为偶数，事件 B 为投骰子点数小于 < 4，事件 A 和 事件 B 发生的概率都为  1 / 2 1/2 1/2，事件 A、B 同时发生的概率是  1 / 6 1/6 1/6，条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 为  1 / 3 1/3 1/3。还有可以看下图，本身  P ( B ) P(B) P(B) 的概率是比较大的，在事件 A 已发生的情况下，由于相交部分较少，事件 B 发生的概率被降低了：

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6.如果条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 等于 0，代表事件 A 与事件 B 完全不相交，即事件 A 发生则事件 B 一定不会发生，事件 A 与事件 B 是**不相容事件**，或者是**互斥事件**。如下图所示：

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7.还有可能条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 等于  P ( B ) P(B) P(B)，在这种情况下其实就是事件 A、B 的发生互不相关，例如有两个骰子，事件 A 为骰子 1 投出点数 6，事件 B 为骰子 2 投出点数 2，事件 A 和 事件 B 发生的概率都为  1 / 6 1/6 1/6，那么事件 A、B 同时发生的概率是  1 36 \\frac\{1\}\{36\} 361，条件概率  P ( B ∣ A ) P(B|A) P(B∣A) 等于  1 6 \\frac\{1\}\{6\} 61，我们一般称这种为独立事件。如下图所示：

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## 全概率公式与骰子实验验证 ##

假设有  A 1 , A 2 , . . . , A n A\_1,A\_2,...,A\_n A1,A2,...,An 这些互斥事件，包含了实验所有可能的结果：

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即有 P ( A 1 ) + P ( A 2 ) + . . . + P ( A n ) = 1 P(A\_1) + P(A\_2) + ... + P(A\_n) = 1 P(A1)\+P(A2)\+...\+P(An)=1。拿刚刚的骰子举例，其实就是抛一次骰子，点数分别为 1，2，3，4，5，6.

假设再有一个事件 B，用古典概率表示如图：

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事件 B 的概率，可以通过事件 B 在  A 1 , A 2 , . . . , A n A\_1,A\_2,...,A\_n A1,A2,...,An 这些互斥事件上的条件概率以及这些事件的概率进行计算，即全概率公式：  
 条 件 ： P ( A 1 ) + P ( A 2 ) + . . . + P ( A n ) = 1 条件：P(A\_1) + P(A\_2) + ... + P(A\_n) = 1 条件：P(A1)\+P(A2)\+...\+P(An)=1  
 结 果 ： P ( B ) = P ( B Ω ) = P ( B A 1 ) + P ( B A 2 ) + . . . + P ( B A n ) = P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) + . . . + P ( A n ) P ( B ∣ A n ) 结果：P(B) = P(B\\Omega) = P(BA\_1) + P(BA\_2) + ... + P(BA\_n) = P(A\_1)P(B|A\_1) + P(A\_2)P(B|A\_2) + ... + P(A\_n)P(B|A\_n) 结果：P(B)=P(BΩ)=P(BA1)\+P(BA2)\+...\+P(BAn)=P(A1)P(B∣A1)\+P(A2)P(B∣A2)\+...\+P(An)P(B∣An)  
例如事件 B 就是投出的骰子为偶数， P ( B ) = 1 2 P(B) = \\frac\{1\}\{2\} P(B)=21， P ( A 点 数 = 1 ) P ( B ∣ A 点 数 = 1 ) + P ( A 点 数 = 2 ) P ( B ∣ A 点 数 = 2 ) + P ( A 点 数 = 3 ) P ( B ∣ A 点 数 = 3 ) + P ( A 点 数 = 4 ) P ( B ∣ A 点 数 = 4 ) + P ( A 点 数 = 5 ) P ( B ∣ A 点 数 = 5 ) + P ( A 点 数 = 6 ) P ( B ∣ A 点 数 = 6 ) = 1 6 ∗ 0 + 1 6 ∗ 1 + 1 6 ∗ 0 + 1 6 ∗ 1 + 1 6 ∗ 0 + 1 6 ∗ 1 = 1 2 P(A\_\{点数=1\})P(B|A\_\{点数=1\}) + P(A\_\{点数=2\})P(B|A\_\{点数=2\}) + P(A\_\{点数=3\})P(B|A\_\{点数=3\}) + P(A\_\{点数=4\})P(B|A\_\{点数=4\}) + P(A\_\{点数=5\})P(B|A\_\{点数=5\}) + P(A\_\{点数=6\})P(B|A\_\{点数=6\}) = \\frac\{1\}\{6\} \* 0 + \\frac\{1\}\{6\} \* 1 + \\frac\{1\}\{6\} \* 0 + \\frac\{1\}\{6\} \* 1 + \\frac\{1\}\{6\} \* 0 + \\frac\{1\}\{6\} \* 1 = \\frac\{1\}\{2\} P(A点数=1)P(B∣A点数=1)\+P(A点数=2)P(B∣A点数=2)\+P(A点数=3)P(B∣A点数=3)\+P(A点数=4)P(B∣A点数=4)\+P(A点数=5)P(B∣A点数=5)\+P(A点数=6)P(B∣A点数=6)=61∗0\+61∗1\+61∗0\+61∗1\+61∗0\+61∗1=21

## 全概率公式的使用：足球预测 ##

全概率公式的意义在于：在大多数情况下，我们是**很难像骰子实验一样直接得出事件 B 的概率**的，我们需要限定事件的样本空间，根据现有样本抽象出事件  A 1 , A 2 , . . . , A n A\_1,A\_2,...,A\_n A1,A2,...,An，同时统计这些事件上 B 发生的概率，最后得出事件 B 的概率。

举个例子即推测本次欧洲杯英国队对阵德国队，英国队胜利的概率，我们可以通过历史比赛数据（例如近几届欧洲杯比赛数据，以及两队对阵比赛数据）估算出英国队进球数为 0，1，2，3，4，5… 的概率，德国队进球数为 0，1，2，3，4，5… 的概率，其中**英国队进球数大于德国队即英国队胜利的概率**。这就是全概率公式的一种应用。

## 由因推果与由果推因 ##

全概率公式就是**由因推果**，一个典型的例子就是上面提到本次欧洲杯英国队对阵德国队，英国队胜利的概率的推测。我们根据以往比赛数据，可以算出英国队还有德国队的平均进球，进球概率一般符合**泊松分布**（这个我们之后还会提到，还会用这个例子详细分析），根据**泊松分布**，我们可以可以得出英国队还有德国队进球数 n 的概率，假设英国队平均进球为 1.67，德国队平均进球为 1.52 则（我们这里只考虑到进球数为 4 的情况）：

假设  P ( A 0 ) P(A\_0) P(A0) 为英国队进球数为 0 的概率并以此类推：

P ( A 0 ) = 0.1882 P(A\_0) = 0.1882 P(A0)=0.1882  
 P ( A 1 ) = 0.3144 P(A\_1) = 0.3144 P(A1)=0.3144  
 P ( A 2 ) = 0.2625 P(A\_2) = 0.2625 P(A2)=0.2625  
 P ( A 3 ) = 0.1461 P(A\_3) = 0.1461 P(A3)=0.1461  
 P ( A 4 ) = 0.061 P(A\_4) = 0.061 P(A4)=0.061

假设  P ( B ) P(B) P(B) 为英国队胜利的概率，则根据全概率公式有：

P ( B ) = P ( A 0 ) P ( B ∣ A 0 ) + P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) + P ( A 2 ) P ( B ∣ A 2 ) + P ( A 3 ) P ( B ∣ A 3 ) + P ( A 4 ) P ( B ∣ A 4 ) P(B) = P(A\_0)P(B|A\_0) + P(A\_1)P(B|A\_1) + P(A\_2)P(B|A\_2) + P(A\_3)P(B|A\_3) + P(A\_4)P(B|A\_4) P(B)=P(A0)P(B∣A0)\+P(A1)P(B∣A1)\+P(A2)P(B∣A2)\+P(A3)P(B∣A3)\+P(A4)P(B∣A4)  
 P ( B ∣ A 0 ) = 0 P(B|A\_0) = 0 P(B∣A0)=0  
 P ( B ∣ A 1 ) = 德 国 队 进 球 为 0 的 概 率 = 0.2187 P(B|A\_1) = 德国队进球为 0 的概率 = 0.2187 P(B∣A1)=德国队进球为0的概率=0.2187  
 P ( B ∣ A 2 ) = 德 国 队 进 球 为 0 ， 1 的 概 率 = 0.2187 + 0.3324 = 0.5511 P(B|A\_2) = 德国队进球为 0，1 的概率 = 0.2187 + 0.3324 = 0.5511 P(B∣A2)=德国队进球为0，1的概率=0.2187\+0.3324=0.5511  
 P ( B ∣ A 3 ) = 德 国 队 进 球 为 0 ， 1 ， 2 的 概 率 = 0.2187 + 0.3324 + 0.2527 = 0.8038 P(B|A\_3) = 德国队进球为 0，1，2 的概率 = 0.2187 + 0.3324 + 0.2527 = 0.8038 P(B∣A3)=德国队进球为0，1，2的概率=0.2187\+0.3324\+0.2527=0.8038  
 P ( B ∣ A 4 ) = 德 国 队 进 球 为 0 ， 1 ， 2 ， 3 的 概 率 = 0.2187 + 0.3324 + 0.2527 + 0.128 = 0.9318 P(B|A\_4) = 德国队进球为 0，1，2，3 的概率 = 0.2187 + 0.3324 + 0.2527 + 0.128 = 0.9318 P(B∣A4)=德国队进球为0，1，2，3的概率=0.2187\+0.3324\+0.2527\+0.128=0.9318  
 P ( B ) = 0.1882 ∗ 0 + 0.3144 ∗ 0.2187 + 0.2625 ∗ 0.5511 + 0.1461 ∗ 0.8038 + 0.061 ∗ 0.9318 = 0.3877 P(B) = 0.1882 \* 0 + 0.3144 \* 0.2187 + 0.2625 \* 0.5511 + 0.1461 \* 0.8038 + 0.061 \* 0.9318 = 0.3877 P(B)=0.1882∗0\+0.3144∗0.2187\+0.2625∗0.5511\+0.1461∗0.8038\+0.061∗0.9318=0.3877

但是，现实问题中，我们经常还会遇到由果推因的问题，例如我们体检，检测出来了胆囊息肉，那它究竟是否是肿瘤形成的还是胆固醇形成的或者是其他原因呢？这就需要我们从这个结果推测形成的原因。这就引出了**贝叶斯公式**

## 从足球预测例子理解先验概率与后验概率 ##

在提到贝叶斯公式之前，我们先搞清楚两个概念，**先验概率**与**后验概率**。

**先验概率**一般是通过经验得出，即根据历史采集到的数据，没有做任何限制，得出的经验概率。上面的例子提到的通过历史比赛数据推测出来的两队进球数的概率，就是**先验概率**。这时候假设比赛开始，然后发生了一个事件，德国队后卫失误被英国队凯恩先进了一球，这时候我们需要在这个前提下重新计算两队进球数的概率，这个就是**后验概率**。

**先验概率**即完全根据历史数据推测出的经验概率，没有任何已发生前提情况下的概率。**后验概率**即观察到某个现象需要对**先验概率**进行修正的概率。可以这样简单理解，比赛开始前，估计的概率一般就是先验概率，比赛开始后，发生红黄牌，点球，进球，换人等等这些事件后，对概率进行修正后得出的就是后验概率。

## 贝叶斯公式与胆囊息肉形成原因推测 ##

假设有事件 A、B，则：  
 P ( A ∣ B ) = P ( A B ) P ( B ) = P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( B ) P(A|B) = \\frac\{P(AB)\}\{P(B)\} = \\frac\{P(B|A)P(A)\}\{P(B)\} P(A∣B)=P(B)P(AB)=P(B)P(B∣A)P(A)  
这就是贝叶斯公式，我们再结合起来全概率公式，假设我们事件  A 1 , A 2 , . . . , A n A\_1, A\_2, ..., A\_n A1,A2,...,An 这些互斥事件构成了样本空间的全集，则有：

P ( A 1 ∣ B ) = P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ) = P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) + P ( B ∣ A 2 ) P ( A 2 ) + . . . + P ( B ∣ A n ) P ( A n ) P(A\_1|B) = \\frac\{P(B|A\_1)P(A\_1)\}\{P(B)\} = \\frac\{P(B|A\_1)P(A\_1)\}\{P(B|A\_1)P(A\_1) + P(B|A\_2)P(A\_2) + ... + P(B|A\_n)P(A\_n)\} P(A1∣B)=P(B)P(B∣A1)P(A1)=P(B∣A1)P(A1)\+P(B∣A2)P(A2)\+...\+P(B∣An)P(An)P(B∣A1)P(A1)

我们来用胆囊息肉形成原因推测举个例子，假设我们统计到在某个医院一百万个病人样本中，患有肿瘤的有 8%，其中的 20% 曾经发现胆囊息肉，具有高胆固醇症状的人有 80%，其中 40% 曾经发现胆囊息肉，剩下其他的 12% 中 30% 曾经发现胆囊息肉。假设  A 1 A\_1 A1 为患有肿瘤， A 2 A\_2 A2 为胆固醇， A 3 A\_3 A3 为其他。 B B B 为胆囊息肉。则胆囊息肉为肿瘤的概率为：

P ( A 1 ∣ B ) = P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) P ( B ∣ A 1 ) P ( A 1 ) + P ( B ∣ A 2 ) P ( A 2 ) + P ( B ∣ A 3 ) P ( A 3 ) = 0.2 ∗ 0.08 0.2 ∗ 0.08 + 0.4 ∗ 0.8 + 0.3 ∗ 0.12 = 0.043 P(A\_1|B) = \\frac\{P(B|A\_1)P(A\_1)\}\{P(B|A\_1)P(A\_1) + P(B|A\_2)P(A\_2) + P(B|A\_3)P(A\_3)\} = \\frac\{0.2 \* 0.08\}\{0.2 \* 0.08 + 0.4 \* 0.8 + 0.3 \* 0.12\} = 0.043 P(A1∣B)=P(B∣A1)P(A1)\+P(B∣A2)P(A2)\+P(B∣A3)P(A3)P(B∣A1)P(A1)=0.2∗0.08\+0.4∗0.8\+0.3∗0.120.2∗0.08=0.043

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