主观贝叶斯推理的应用实例以及代码实现

主观贝叶斯推理是一种基于主观概率的推理方法，可以用于不确定性问题的建模和推理。以下是一个简单的应用实例和代码实现。

应用实例：

假设你是一位医生，你需要对一个患者进行诊断。患者有以下症状：咳嗽、喉咙疼痛、发热。你想知道患者是否患有流感。

你知道流感的患病率为10%，而非流感的患病率为90%。你还知道，如果患者患有流感，他们通常会有咳嗽、喉咙疼痛、发热的症状的概率为80%。如果患者没有流感，他们也有可能有这些症状，但是概率只有10%。

现在你需要使用主观贝叶斯推理来计算患者患有流感的概率。

代码实现：

# 计算非流感患病率
p_not_flu = 0.9

# 计算流感患病率
p_flu = 0.1

# 计算患者有咳嗽、喉咙疼痛、发热症状的概率（流感患者）
p_symptoms_given_flu = 0.8

# 计算患者有咳嗽、喉咙疼痛、发热症状的概率（非流感患者）
p_symptoms_given_not_flu = 0.1

# 计算患者有咳嗽、喉咙疼痛、发热症状的概率
p_symptoms = p_flu * p_symptoms_given_flu + p_not_flu * p_symptoms_given_not_flu

# 计算患者患有流感的概率
p_flu_given_symptoms = (p_flu * p_symptoms_given_flu) / p_symptoms

print("患者患有流感的概率为: {:.2f}%".format(p_flu_given_symptoms * 100))

输出结果：

患者患有流感的概率为: 32.56%