2.

 

  • P(A)是事件A的先验概率或边缘概率,它不考虑任何B方面的因素。
  • P(A|B)是已知B爆发后A的尺度概率,也鉴于得自B的取值而被称作A的**后验概率**。
  • P(B|A)是已知A暴发后B的规则概率,也鉴于得自A的取值而被称作B的**后验概率**。
  • P(B)是事件B的先验概率或边缘概率,也作基准常量(normalizing
    constant)。

6 氚云简介

 

P(AB)是AB同时发生的概率,是以全体事件为100%来计算其中AB同时发生的概率。
P(B|A)是在已经发生了A事件的前提下,再发生B事件的概率。是以所有发生A事件为100%来计算AB同时发生的概率。

6.1氚云概览19

 

3.2成品主页面(手机端)9

 

3.6 库存模组业务关系逻辑

统计 1 

 

1、已知类条件概率密度参数说明式和先验概率。

2.4 采购模组

 采购模组包含供应商基本音信怜惜、采购申请、采购需要分析、价格政策、采购订单等模块管理。

统计 2 

 

 

线性回归?:输出值是连接的?

3出品显示8

实则那多少个就相当于:

目录

P(B|A) * P(A) = P(AB)

5.2出品设置与开展18

贝叶斯定理可以告诉我们怎么样使用新证据修改已部分看法。作为一个广阔的法则,贝叶斯定理对于具有概率的分解是有效的;平时,事件A在事变B(暴发)的尺码下的几率,与事件B在事件A的标准化下的票房价值是不同等的;可是,这两边是有规定的关系,贝叶斯定理就是这种关联的陈述。

1概览3

7.

3.4 销售模组快照(PC端)

统计 3 

 

省力贝叶斯:

3 产品显示

 

线性分类?:输出值是不总是的,比如输出只好是0或1

3.1产品主页面(PC端)8

乘法公式

P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)

推广:P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)[1] 

  

3.7 库存模组快照(PC端)

统计 4 

 

      从数学角度来说,分类问题可做如下概念:

3.1 产品主页面(PC端)

统计 5 

 

 

然则,前面我们会渐渐察觉,看似这么平庸的贝叶斯公式,背后却含有着相当浓密的原理。

5.2 产品设置与开展

统计 6 

 

6.

3.9财务模组业务关联逻辑13

9.

6.1 氚云概览

 属于PaaS;

 提供开发与运作工作应用程序的装有功效(包括数据库、业务定制、工作流与审批、数据解析、可编程云逻辑、实时部署)以及充足的模板SaaS应用(包括CRM、人事、资产、流程、项目等);

 允许商店或第三方开发者个性化或者全新构建具有社交和活动特性的应用程序;

 与钉钉无缝集成(开发的选择符合钉钉标准,一键揭橥到钉钉) 。

统计 7 

 

 

2.3 库存模组

 库存管理包含产品、仓库基本消息珍重,产品出、入库、调拨、盘点,库存查询、总结分析等成效。

统计 8 

 

 

P(B|A) = P(AB) / P(A)

3.2 产品主页面(手机端)

统计 9 

 

里面的号子定义为:

2.6 人事模组

 人事模组包含公司人事档案信息、员工入、离、转的流水线处理以及员工工资单。

统计 10 

 

 

     
已知集合:统计 11统计 12,确定映射规则统计 13),使得任意统计 14有且仅有一个统计 15使得统计 16)成立。(不考虑模糊数学里的混淆集意况)

2.2 销售模组

 销售模组包含从头脑、潜在客户、跟进到成交、销售订单的一多样业务管理过程。

统计 17 

 

 

上式中的 Pants 和 Boy/Girl 能够替代一切事物,所以其貌似情势就是:

3.4销售模组快照(PC端)10

咱俩来算一算:假若高校里面人的总数是 U 个。60%
的男生都穿长裤,于是大家收获了 U * P(Boy) * P(Pants|Boy)
个穿长裤的(男生)(其中 P(Boy) 是男生的概率 =
60%,这里可以简简单单的领悟为男生的比例;P(Pants|Boy) 是规范概率,即在 Boy
那么些规则下穿长裤的概率是多大,这里是 100% ,因为有着男生都穿长裤)。40%
的女人里面又有一半(50%)是穿长裤的,于是我们又取得了 U * P(Girl) *
P(Pants|Girl) 个穿长裤的(女孩子)。加起来总共是 U * P(Boy) *
P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 个穿长裤的,其中有 U *
P(Girl) * P(Pants|Girl) 个女孩子。两者一比就是你要求的答案。

2.6人事模组7

统计,  贝叶斯决策就是在不完全的音信下面,对一些未知的情状用主观概率来拓展臆想,然后用贝叶斯公式对暴发几率举办更正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个主题方法,其核心思维是:

3.11 财务模组快照(移动端)

统计 18 

 

 

P(AB)表示A和B同时爆发的几率,即便A,B互相独立,则P(AB)=P(A)*P(B);
假设A,B不是相互独立,则P(AB)=P(B|A)*P(A);

3.3售货模组业务流程9

3、依据后验概率大小举办裁定分类。

4客户案例15

裁减起来就是:

4.2 客户这么说——晋中市佰荣名品家居馆

1、支援企业实现了事情数据实时统计总计,客户、供应商、库存、财务等信息一目理解。

ü 商品库存清晰准确,实时了然库存动态

ü 应收账款清晰准确,实时了然财务信息

2、CRM与进销存打通,业务完善联动

ü 客户跟进过程清晰可见

ü 销售下单实时传递到总部

ü 产品风行价格销售实时理解

3、阳台个性化满意了小卖部额外管理需要。

ü 个性化售后模块补助更好的跟踪服务顾客,并实时记录分析

ü 个性化物流模块啊实现了商店活动派单动态跟踪售后服务

4、云端服务器使用减弱公司自建服务器的护卫问题。

5、官员可以实时领会公司动态,有效监控管理。

统计 19 

  

 

  贝叶斯的这种基本思想可以在大方的实际案例中获取运用,因为许多具体社会中,积累了好多历史先验数据,想举办局部决策推理,也足以说是展望,就可以遵照下边的步骤举办,当然贝叶斯理论的前进中,出现了重重新的推理算法,更加扑朔迷离,和面向不同的圈子。一般的话,使用贝叶斯推理就是,预测某个事件下三遍面世的票房价值,或者属于某些类型的概率,使用贝叶斯来拓展分拣的采纳应该是最常见的,很多实在的推理问题也足以变换为分类问题

2 效用简介

难怪拉普拉斯说概率论只是把常识用数学公式表明了出去

4 客户案例

 

在协会初期将磨练多少一分为二,用有些布局分类器,然后用另一有的检测分类器的准确率。

3.10财务模组快照(PC端)13

     
例如,医师对患者举办诊断就是一个第一名的归类过程,任何一个医生都心有余而力不足间接看到病人的病情,只好阅览患者表现出的病症和各类化验检测数据来估摸病情,这时医务卫生人员就好比一个分类器,而以此医务人员确诊的准确率,与她当场遭逢的教诲艺术(构造方法)、病人的病症是否出色(待分类数据的特点)以及医务卫生人员的经历多少(训练样本数量)都有密切关系。

3.9 财务模组业务涉嫌逻辑

统计 20 

 

P(B|A)是发生了A事件后,再发生B事件的概率。所以是A、B同时发生的事件数量÷A事件发生的数量,
当P(A)>0,P(B|A)=P(AB)/P(A)

3.5 销售模组快照(手机端)

统计 21 

 

 

A:

6.2 氚云全体架构

统计 22 

 

     
其中C叫做连串集合,其中每一个要素是一个品种,而I叫做项集合,其中每一个元素是一个待分类项,f叫做分类器。分类算法的职责就是结构分类器f。

2.1成品效果架构4

3.

氚云tERP产品介绍

  按这一个术语,贝叶斯定理可发挥为:后验概率 =
(相似度*先验概率)/标准化常量
。一句话来说,贝叶斯定理是依照假使的先验概率,给定假诺条件下,观看到不同数量的概率,提供一种计算后验概率的主意。

3.3 销售模组业务流程

l 客户查重,呈现前20条记下

l 跟进、外勤GPS定位

l 依据客户级别、产品连串制定价格政策

l 销售日报、月报、业绩总括名次

l 设定期限自动重回公海

l …

统计 23 

 

在意,假如把上式裁减起来,分母其实就是 P(Pants) ,分子其实就是 P(Pants,
Girl) 。而以此比例很自然地就读作:在穿长裤的人( P(Pants)
)里面有多少(穿长裤)的女孩( P(Pants, Girl) )。

3.11财务模组快照(移动端)14

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html

3.10 财务模组快照(PC端)

统计 24 

 

10.

6.2氚云全体架构20

概率P(AB)怎么算
P(A)=0.4,P(B)=0.6,P(AB)=?怎么求的吧?

3.7库存模组快照(PC端)12

条件概率

标准化概率:已知事件B出现的尺码下A出现的概率,称为条件概率,记作:P(A|B)

规则概率统计公式:

当P(A)>0,P(B|A)=P(AB)/P(A)

当P(B)>0,P(A|B)=P(AB)/P(B)[1] 

 

 

2.2售货模组4

贝叶斯公式:

4.1 客户这么说——台湾海佳农化有限集团

氚云tERP匡助彻底浙江海佳农化有限集团彻底解决了以下问题,实现无纸化办公,高效,历史数据清晰可查:

1. 陈年销售部门深切出差,销售发货通过电话沟

      通下单,纸张记录,历史数据不可能实时查看,

      需要翻箱倒柜。

2. 客户保管登记不完全,发生变化时不可能实时反映,

      因信息不准确导致发货返货时常暴发。通过活动

      客户端,进行实时查看客户音信,及时更改客户数

      据,大大缩短因音信错误 导致的发货返货问题,客户满意度拿到提高。

3. 陈年客户预收款都是电子表格记录,销售部门查看都是由此电话联系,数据人工汇总,准确性大大降低,查看也不便民。

4. 采购能够确切查看与供应商往来,数据标准,发货回款、欠款。

5. 财务货款总结,可以确切查询预付款与发货回款,以及客户欠款。

6.
 人事工资,方今可以透过移动端,查看自己工资的缜密。这样方便急迅。让职工及时查看,有问题立时联系。避免时间久改旧账。

统计 25 

 

8.

6氚云简介19

1.

4.2客户这么说——大同市佰荣名品家居馆16

2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。

3.8 库存模组快照(移动端)

统计 26 

 

 

4.

2.5 财务模组

 财务模组包含应收、应付、预收、预付管理,以及资产、费用台账的功用。

统计 27 

 

 

     
这里要着重强调,分类问题屡屡使用经验性方法社团映射规则,即一般意况下的归类问题不够丰盛的消息来社团100%不利的映照规则,而是经过对经验数据的学习从而实现自然几率意义上科学的归类,由此所练习出的分类器并不是必然能将各样待分类项标准映射到其分类,分类器的身分与分类器构造方法、待分类数据的特性以及训练样本数量等重重因素有关。

2.5财务模组6

        设P(A|B)表示事件B已经发出的前提下,事件A爆发的概率,叫做事件B暴发下事件A的原则概率。下边就是贝叶斯公式:                

1 概览

 云tERP是一套面向商贸类公司的信息化全面解决方案

       产品覆盖从销售(CRM)、库存、采购、财务、人事、流程一体化管理。帮忙集团搭建一个露骨、高效的运营管理平台,实现人、财、物、供、销通盘管控。

 氚云tERP作为钉钉的上架应用,与钉钉无缝结合,具有天然移动属性

       产品具有模块可在二弟大上进展操作,集团能够随时随地举行工作处理,管理者能够实时监察运营数据。

 氚云tERP基于氚云(PaaS平台)打造,具有莫大个性化与定制能力

       产品具备机能可由此氚云进行二次配置、扩大开发,实现公司的个性化与壮大管理需要,帮助集团随需应变。

 

 

5.

2.4购入模组6

对于分类问题,其实何人都不会陌生,说大家每个人每一天都在进行分类操作一点都不夸张,只是大家没有意识到罢了。例如,当你见到一个生人,你的脑力下意识判断TA是男是女;你或许时时会走在旅途对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、这边有个非主流”之类的话,其实这就是一种分类操作。

3.6库存模组业务涉嫌逻辑11

 

3.5售货模组快照(手机端)11

下面大家把那么些答案格局化一下:我们要求的是 P(Girl|Pants)
(穿长裤的人里面有些许女子),我们统计的结果是 U * P(Girl) *
P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) *
P(Pants|Girl)] 。容易察觉此处高校内人的总额是井水不犯河水的,可以消去。于是拿到

2意义简介4

此地贝叶斯分析的框架也在教我们怎样处理特例与一般常识的原理。假设您太重视特例(即完全不看先验概率)
很有可能会误把噪声看做信号, 而奋不顾身的跳下去。 而只要死守先验概率,
就改成无视变化而保守的人。其实只有贝叶斯流的人生存率会更高,
因为他们会青睐特例,
但也不忘记书本的阅历,依据贝叶斯公式小心调整信心,甚至会再接再厉设计实验依照信号判断假若,这就是大家下一步要讲的。

2.3库存模组5

全概率公式

设:若事件A1,A2,…,An互不相容,且A1+A2+…+An=Ω,则称A1,A2,…,An构成一个完备事件组。

全概率公式的款式如下:

 统计 28

上述公式就被喻为全概率公式。[2] 

 

4.1客户这么说——山西海佳农化有限集团15

统计 29

2.1 产品功用架构

统计 30 

 

 

P(B|A) = P(A|B) * P(B) / [P(A|B) * P(B) + P(A|~B) * P(~B) ]  
 ~B就是非B

3.8库存模组快照(移动端)12

 

P(Girl|Pants) = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) +
P(Girl) * P(Pants|Girl)]

概率的加法法则

编辑

定理:设A、B是互不相容事件(AB=φ),则:

P(A∪B)=P(A)+P(B)

想来1:设A1、 A2、…、 An互不相容,则:P(A1+A2+…+ An)= P(A1) +P(A2) +…+
P(An)

由此可知2:设A1、 A2、…、 An构成完备事件组,则:P(A1+A2+…+An)=1

推论3: 

统计 31 

为事件A的争持事件。

推论4:若B包含A,则P(B-A)= P(B)-P(A)

测算5(广义加法公式):

对随意多少个事件A与B,有P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)[1]