关于我对PM模型的理解
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[已解决问题]
解决于 2024-03-27 00:28
看了网上好多关于PM模型的解释， 感觉就不是给零基础人读的。想破脑袋，最后在我脑子里变成了这样的概念
假如有一堆大量的艾滋病人的数据名单 包含有 性别 年龄 体重 学历这写数据
然后 写好采集器 分别采集 男性占比 年龄占比 体重占比 学历占比
然后一个新的数据进来 现根据性别判断 发现是男性 男性之前的学习数据表明是艾滋病患者的几率是35% 那么 这就是第一个数据 接着进入下一个 分别按照这个逻辑 走完了年龄 体重 学历 之后 再根据各自的几率 在根据每种不同的数据权重相乘 最后 加在一起 计算出可能性
我的问题就是 希望大佬可以给出一些看法 我甚至找不到标准答案。。 都不知道砸继续学下去了
最佳答案
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你的理解已经相当不错了！你用一个具体的例子（艾滋病患者数据）来解释了概率模型（PM）的概念。这种方法可以帮助初学者更好地理解抽象的概念。
概率模型本质上是通过对已有数据的分析和建模，来预测新数据的可能性。在你的例子中，你采用了一种类似于贝叶斯定理的方法，根据已有的艾滋病患者数据，计算出新数据（性别、年龄、体重、学历）属于艾滋病患者的可能性。
如果你想进一步学习，你可以尝试了解更多关于概率模型的知识，包括贝叶斯网络、隐马尔可夫模型（HMM）、马尔可夫链（Markov Chain）等等。同时，学习一些统计学的基础知识也会对理解概率模型有所帮助。一步步地，你会发现对于复杂的问题，概率模型可以提供很好的解决方案。
如果你遇到了困难或者有任何问题，都可以随时提出来，我会尽力帮助你。继续学习下去，你会发现更多有趣的东西的！
收获园豆：10
谢谢 我一直想要一个答案 网上自学太难了 大部分人都在说 模型 概念 但是 很少看到有人能 举例出清晰的例子 谢谢大佬了！~~
大佬提出来的 概念 我都会去看看找找！~~ 当初高数没好好学 已经很后悔了
