如何使用MATLAB解決此條件概率問題？

Question

如果已知P（c _j | x _i ），則i = 1,2，... n; J = 1,2，...，K;

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

Answer 1

EDIT2 （在OP的評論之后）

根據貝葉斯規則，我們知道P(C|x1,x2,x3) ~ P(C)*P(x1,x2,x3|C) ，因此對於分類，您可以針對所有C=j計算該表達式並預測最大可能的類別（ MAP ）。

現在要計算P(x1,x2,x3|C) ，對於iid觀測值，可以寫成： P(x1,x2,x3|C) = P(x1|C)*P(x2|C)*P(x3|C) ，每個參數模型都可以輕松計算。

Answer 2

也許這個網站可以幫助您？ 我假設您嘗試在Matlab中實現貝葉斯規則。

Answer 3

如果沒有更多信息或簡化假設，您想做的事情是不可能的。

條件概率P（A | B，C）並非（完全/完全：）由P（A | B）和P（A | C）確定。