machine-learning - ベイズの定理を使用して確率を推定しますか？

Question

私は過去の試験問題に取り組んでいます。次のようなデータセットが与えられます。

髪の毛{茶色、赤} = {B、R}、身長{背の高い、短い} = {T、S}、国{UK、イタリア} = {U、I}

（B、T、U）（B、T、U）（B、T、I）

（R、T、U）（R、T、U）（B、T、I）

（R、T、U）{R、T、U）（B、T、I）

（R、S、U）（R、S、U）（R、S、I）

質問：確率P（B、T | U）、P（B | U）、P（T | U）、P（U）、およびP（I）を推定します。

質問の状態が推定しているように、私は値を計算する必要がないと推測しています。これは、データセット全体でP（B、T | U）が発生する回数を合計した場合です（例：（2/12）= 16％）。

では、P（U）の確率は0になるでしょうか？

Answer 1

私はそうは思わない。12のレコードのうち、8つは英国の国からのものです。したがって、P（U）は8/12 = 2/3〜=.66である必要があります

ベイズの定理はP（A | B）= P（B | A）P（A）/ P（B）であり、これらの確率のいくつかを推定する必要があります。