Mục lục
14 quan hệ: Định lý Bayes, Độc lập thống kê, Bất đẳng thức Fano, Cây quyết định, Danh sách các bài toán học, Học máy, Lý thuyết xác suất, Mạng Bayes, Phân loại bằng thống kê, Quá trình Poisson, Suy luận Bayes, Tiên đề xác suất, Xác suất hậu nghiệm, Xích Markov.
Định lý Bayes
Định lý Bayes là một kết quả của lý thuyết xác suất.
Xem Xác suất có điều kiện và Định lý Bayes
Độc lập thống kê
Độc lập thống kê của các biến xác suất hay biến cố chỉ việc giữa các biến không có quan hệ thống kê gì với nhau.
Xem Xác suất có điều kiện và Độc lập thống kê
Bất đẳng thức Fano
Trong lý thuyết thông tin, bất đẳng thức Fano liên hệ lượng thông tin bị mất trên một kênh nhiễu với xác suất phân loại sai.
Xem Xác suất có điều kiện và Bất đẳng thức Fano
Cây quyết định
Quyết định bản chất nó là sự lựa chọn Trong lý thuyết quyết định (chẳng hạn quản lý rủi ro), một cây quyết định (tiếng Anh: decision tree) là một đồ thị của các quyết định và các hậu quả có thể của nó (bao gồm rủi ro và hao phí tài nguyên).
Xem Xác suất có điều kiện và Cây quyết định
Danh sách các bài toán học
Bài này nói về từ điển các bài toán học.
Xem Xác suất có điều kiện và Danh sách các bài toán học
Học máy
Học máy, có tài liệu gọi là Máy học, (tiếng Anh: machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Xem Xác suất có điều kiện và Học máy
Lý thuyết xác suất
Lý thuyết xác suất là ngành toán học chuyên nghiên cứu xác suất.
Xem Xác suất có điều kiện và Lý thuyết xác suất
Mạng Bayes
Mạng Bayes (tiếng Anh: Bayesian network hoặc Bayesian belief network hoặc belief network) là một mô hình xác suất dạng đồ thị.
Xem Xác suất có điều kiện và Mạng Bayes
Phân loại bằng thống kê
Phân loại bằng thống kê là một thủ tục thống kê trong đó các thể riêng biệt sẽ được sắp vào từng nhóm dựa trên số lượng thông tin về một hay nhiều tính chất kế thừa của cá thể đó (được xem như là các điểm, các biến, các đặc điểm, v.v...) và dựa vào một tập huấn luyện của các cá thể đã được đánh nhãn sẵn.
Xem Xác suất có điều kiện và Phân loại bằng thống kê
Quá trình Poisson
Một quá trình Poisson, đặt theo tên nhà toán học người Pháp Siméon-Denis Poisson (1781 - 1840), là một quá trình ngẫu nhiên được định nghĩa theo sự xuất hiện của các biến cố.
Xem Xác suất có điều kiện và Quá trình Poisson
Suy luận Bayes
Suy luận Bayes (tiếng Anh: Bayesian inference) là một kiểu suy luận thống kê mà trong đó các quan sát hay bằng chứng được dùng để cập nhật hoặc suy luận ra xác suất cho việc một giả thuyết có thể là đúng.
Xem Xác suất có điều kiện và Suy luận Bayes
Tiên đề xác suất
Xác suất P của biến cố E nào đó, ký hiệu P(E), được xác định trong một "vũ trụ" hoặc không gian mẫu \Omega gồm mọi biến cố sơ cấp (elementary event) sao cho P phải thỏa mãn các tiên đề Kolmogorov.
Xem Xác suất có điều kiện và Tiên đề xác suất
Xác suất hậu nghiệm
Xác suất hậu nghiệm (tiếng Anh: posterior probability) của một biến cố ngẫu nhiên hoặc một mệnh đề không chắc chắn là xác suất có điều kiện mà nó nhận được khi một bằng chứng có liên quan được xét đến.
Xem Xác suất có điều kiện và Xác suất hậu nghiệm
Xích Markov
Trong toán học, một xích Markov hay chuỗi Markov (thời gian rời rạc), đặt theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov, là một quá trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov.
Xem Xác suất có điều kiện và Xích Markov
Còn được gọi là Xác suất biên duyên, Xác suất hợp, Xác suất điều kiện.