【机器学习】图解朴素贝叶斯
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,比如我们今天的主角『朴素贝叶斯模型』。是先验概率,一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
从贝叶斯推断的角度出发,这个事情其实可以简化为:首先,为“姜萍是数学天才”这个命题(以下简称为J)赋予一个先验概率,然后,把各种正面和负面的证据全都考虑进来,通过贝叶斯方法,计算出该命题J的后验概率,就得到目前为止的“最合理估计”。在一个理性的质疑者看来,这个后验概率应该非常低。因为除了“获得过阿里竞赛...
贝叶斯主义投资高手的三类方法
这就是概率的另一种解释——贝叶斯概率,这是一个基于信念的、主观的、可变的数值,随着你了解的新信息而变化。贝叶斯算法的角度看,概率不但可计算,而且可以随着信息变化,而股价的变化取决于信息的边际变化,那么概率的变化也可以引发股价的变化,即,可以用于投资决策。看一个实际投资问题:有一家大公司搞借壳上市,有...
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。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%,...
概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?
现在大家对这两道题的区别有更深的认识了吧?区别全都在分母的P(A)上。不同的已知信息,就对应不同的前提,所以会得到不同的条件概率。下面,我们来出一道进阶的题目:一户人家有两个小孩,已知其中至少一个是在星期二出生的男孩,请问两个都是男孩的概率是多少?
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
生成模型计算p(x,y)或者p(x|y),通俗来说,生成模型假设每个类的样本服从某种概率分布,对这个概率分布进行建模(www.e993.com)2024年7月25日。机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4....
曹天元丨怎样进行“理性对话”——姜萍事件与“贝叶斯推断”
以上的推断看起来似乎不是百分之百严格,但其实从贝叶斯的角度来讲,却仍然是“合理”的(当然,需要一些正常的额外假设)。如果你写一下公式的话,它至少能说明“X的缺失”对于J来说,大概率是一个负面证据。综上所述,质疑者认为,对命题J来说,各种“负面证据”要远大于“正面证据”,因此可以合理地推断,目前该命题...
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...
iMeta | 高被引分子系统发育树分析教程PhyloSuite_腾讯新闻
BI在系统发育中是指贝叶斯推断(BayesianInference)。BI法将后验概率值(基于数据、先验概率和替代模型计算得到)最高的树作为最优树。历史上,BI法因对计算资源需求过大而发展缓慢,但随着马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法的发展,BI法也慢慢流行起来。为什么使用BI法进行系统发育树重建?BI法是处理进化生物学复杂问题的强...
全概率公式和贝叶斯公式
利用讲述法对有穷划分的定义进行了陈述,利用讲解法对全概率公式和贝叶斯公式进行了讲授,在例题的分析过程中采用了引导、启发、讨论、探究等方式,让学生逐渐掌握全概率公式和贝叶斯公式及其应用。并且用练习法和问答法让学生完成了基本知识的巩固和应用知识解决实际问题的技能的提升以及为后续课堂打下的伏笔。还用选择练习...