贝叶斯学派与频率学派,统计学领域的两大学派:究竟谁正确?

而主观贝叶斯派认为先验概率在很大程度上取决于个人,也允许有不同.这样,在给定新数据后,每个人得到的后验概率也会有不同,不同的人得到的概率必然是不可比较的.杰恩斯对于德菲内蒂主观贝叶斯派的第一个批评(见附录A.2)就是这种纯主观性——这似乎不是在做科学研究,而是属于心理学的研究范围.另外,德菲内蒂的主观...

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

符号主义学派倡导通过符号和逻辑模拟人的心智,建立基于“规则”的机器学习,如决策树、随机森林和关联规则学习等。只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,强...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

客观思想学派根植于物理学,认为概率是事件的客观属性,原则上该属性总能由随机实验中事件的频率来测度。在这,通过研究预测编码下的确定性和随机性过程,我们希望在这一点上保持中立。对确定性和随机性作用的提及通常属于客观学派的语言,其中,预测编码框架内的后续解释则是主观学派的一部分。预测编码中的生成模型通过朗...

网友缝合Llama3 120B竟意外能打,轻松击败GPT2-chatbot和GPT-4

首先,他们三个都判断出这是关于两种统计学派的笑话,以及两个学派是相对对立的情况:Frequentist频率学派只关注从抽样/实验的结果中提取信息,Bayesian贝叶斯学派还会设置一个主观的先验信息。但两个gpt2-chatbot给出进一步解释是,正是因为频率学派并不认同对贝叶斯理论,所以对贝叶斯墓不感兴趣,更不会以他为荣而拍照。

法国的数学为何这么厉害?

他与著名数学家费马共同建立了概率论和组合论的基础,并得出了关于概率论问题的一系列解法。他研究了摆线问题,得出了不同曲线面积和重心的一般求法。他计算了三角函数和正切的积分,最早引入了椭圆积分。帕斯卡研究了液体的力学性质,发表了论文《关于流体平衡的实验》,著名的帕斯卡定律就是记载在这篇论文中的。为了...

三门问题、解题思维与直觉 | 王一

对解释三门问题而言,本来用全概率公式就可以在数学上完全解释,就没有必要引入贝叶斯概率公式来解释(不过,反过来说,讲解贝叶斯公式时,用三门问题来举例,是个很好的例子,例如:《贝叶斯统计:概率思维的魔法|袁岚峰》),也更没有必要引入由贝叶斯概率公式而来的贝叶斯学派(www.e993.com)2024年11月20日。

科普| 贝叶斯概率模型一览

贝叶斯学派和概率学派在小数据量的场景下的推论结果常常是有一定区别的,因此它有存在的必要。构建贝叶斯概率模型接下里通过构建贝叶斯概率模型案例直观地感受贝叶斯概率模型的核心概念、构建思想和优势。CKF(CollaborativeKalmanfilter)图4如图4所示,这种基于频率学派模型存在两个比较大的缺陷:...

学界| 提升DNN参数准确度:MILA提出贝叶斯超网络

通常情况下，DNN被训练为寻找可能性最大的那个参数（频率学派的点估计），但这种方法忽略了实际情况下哪个参数才是最好的（参数不确定性），当可能的参数值置信度很高但与预测相反时，其可能会引发相对的不确定性。与之相反的是，贝叶斯DNN模型会对给定数据模型参数的全部后验分布建模（贝叶斯学派的后验分布），...

如何判断比特币支撑位和阻力位的位置?

1、贝叶斯统计方法[1]统计学中有两个主要的学派，频率学派和贝叶斯学派。他们之间既有共同点，又有不同点。基于总体信息和样本信息进行的统计推断被称为经典统计学，它的基本观点是把数据(样本)看成是来自具有一定概率分布的总体，所研究的对象是这个总体，而不局限于数据本身。二十世纪下半叶，经典统计学在工业、...

大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例

我们继续绘制3×3、4×4、5×5的混淆矩阵,分析错误样本分错原因,对每一圈层之间和每一层内不同属性、特征的关系进行更细粒度的划分,以期找到更有意义的指标,寻找其互动模式的异同。通过计算这些大数据指标的标准差,观察每个圈层的标准差的变化情况,得到最内层相对频率等指标的标准差最大,并且从最内层到最外层标准...