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?
在贝叶斯理论中,谈论一个模型或假设成立的绝对概率是没有意义的,只有条件概率,而没有无条件的概率.将这个疑难解决之后,波利亚的合情推理定性理论就可以向定量的概率论发展.值得说明的是,传统哲学认为推理主要分为演绎推理与归纳推理,这里的归纳推理严格来说应该改为合情推理才合适.归纳推理和类比推理在数学发现中都...
概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?
这是三种组合中的一种,所以概率是1/3。
刘煜辉:市场第一轮喷发一定是这样的,接下来短期也随时可能进入...
这就是我们常说的金融投资中的贝叶斯原则,即条件概率,通过预判然后验证,不断修正自己现实的投资头寸,动态调整,这就是所谓的贝叶斯原则。我们应该遵循这个贝叶斯原则,一步一步走下去。既然这个主战场已经打响,我们就不妨一步一步地观察,边观察边看。人民币上行空间不大,底线是6.8主持人:您怎么看现在的人民币汇率、...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
条件概率:一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为表示发生的条件下发生的概率。2)贝叶斯公式简单来说,贝叶斯定理(BayesTheorem,也称贝叶斯公式)是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率,提供了一种计算后验概率的方法。在人工智能领域,有一些概率型模型会依托于贝叶斯定理,比如我们今...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
1.朴素贝叶斯算法的优势计算效率高:由于朴素贝叶斯算法在训练阶段仅需要计算先验概率和条件概率,无需进行复杂的迭代优化过程,因此其训练速度快,尤其对于大数据集具有很好的可扩展性。同时,在预测阶段,只需对新样本的特征进行简单的概率乘积或密度函数计算,时间复杂度较低。
如何用贝叶斯方法做定性研究?
第五,根据贝叶斯法则(以下公式)计算假设的后验概率(www.e993.com)2024年10月18日。结果如下图,说明了在考虑了每一个证据之后,假设的概率是如何变化的,分别对应于假设的不同先验的三种情况。在每种情况下,H_EA的后验概率都达到了接近确定的程度,而最接近的竞争假说的概率最多下降到10^(-7)。从情景3中对原始解释最不利的先验--0.0003%,...
四个数量级加速的量子方法的概率推理开源
本节中的分析和讨论是在概率模型的背景下进行的。该模型的特点是一组变量Λ,具有相应的联合概率质量函数p(Λ)。此外,p(Λ)表示为T中张量的乘积,其中每个张量TV∈T都与Λ中的一组变量V相关联。在Λ中,我们区分三个不相交的变量子集:查询变量Q,表示我们感兴趣的变量;证据变量E,表示观察到的变量;以及干扰...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
第一个方程建立了贝叶斯定理的简化形式,以概率分布函数p进行表示,其中p(x,y)是状态变量x和y的联合概率,p(y|x)是给定变量x状态的条件下变量y的条件概率。在贝叶斯框架中,参数和状态变量在一定意义上具有相似地位,即它们都可以用分布进行描述并且以参数的形式进入概率函数p中。例如,给定参数k,状态x和y的联合概率...
对这个反直觉现象,诺奖得主说错了,NBA球星却说对了
问:为了积分高于对手,你应该选择哪条规则?又或者说,两条规则的获胜概率是一样的?在文末,笔者指出答案是B。因为HH和HT的数学期望虽然是一样的,但是得分分布不同。此时前者过于集中(3个H得2分),导致它的胜率变低。从各平台的评论区反馈来看,很多读者朋友对这个结果抱持怀疑的态度。这其实是可以理解的。
科普| 贝叶斯概率模型一览
贝叶斯概率模型的诞生所有概率模型描述的都是在系统参数w下观测变量对X,Y的联合概率分布或条件概率分布,即P(Y,X|w)。设计好概率模型后,剩下的问题就是如何通过大量的观测数据来决定参数w,这时出现了贝叶斯理论。频率学派主张大数定律,对参数的最佳选择是使观测变量概率最大的值;而贝叶斯学派提出了...