机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

伯努利朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从伯努利分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用伯努利分布的概率公式对于二元特征,如文本中的词频是否大于零,伯努利朴素贝叶斯使用二项式分布进行建模。它关注的是特征在文档中出现的次数,而非具体的频率值,因此特别适合处理文本分类中的“词是否出现”的场景。...

拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”

贝叶斯推理的核心原理是:根据已知信息得出一个“先验概率”,然后每获取一条新证据,就利用贝叶斯公式,结合新线索对先验概率进行修正,得到"后验概率"的更新值。这一修正过程会不断重复,持续引入新信息,使概率估计值逐步向真实概率靠拢。具体来说,贝叶斯公式运用了条件概率的乘法法则,将后验概率表示为:后验概率=先验概...

聪明人都在用的贝叶斯思维

这个例子展示了如何使用贝叶斯公式结合新信息来更新我们对某一事件发生概率的估计。通过这种方法,我们可以更加精确地做出基于概率的决策。这个理论的实用之处在于,它允许我们用一个数学框架来结合我们已有的知识(先验概率)和新出现的信息(如证据或数据),从而更精确地估计某个事件的可能性。比如,在医学诊断中,医生可以...

贝叶斯公式,能用来打麻将、做AI,预测上帝的存在?

贝叶斯公式,这个铁打不变的考试重点,是整个概率论最重要的公式之一:从医学到人工智能,从生态学到量子力学,贝叶斯公式无处不在。另外,这个公式还有个神奇的用法:它曾被用来证明上帝存在……这个神通广大的公式究竟该如何使用呢?本期视频,我们就来聊聊贝叶斯公式。

可视化推导贝叶斯定理公式

使用贝叶斯定理,我们将找到指定的概率:因此,更换CEO的公司的股票增长5%的概率为6.67%。可视化讲解复杂案例上面的例子很简单,但是为了更好的理解,下面使用一个复杂的例子可视化推理贝叶斯公式:一家工厂使用三台机器(A、B和C)生产产品,它们分别占其产量的20%、30%和50%。在机器A生产的产品...

贝叶斯和贝叶斯公式

如果这个过程得到了一个结果A,那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法(www.e993.com)2024年11月3日。P(Bi∣A)即是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识,称P(Bi∣A)为后验概率。经过多年的发展与完善,贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法,已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派,在自然科学...

让牛顿服输、硬怼拿破仑的贝叶斯主义之父拉普拉斯

无论如何,拉普拉斯之后进行了贝叶斯式的推理,目的是根据抽出纸条的颜色来更新他的偏见。在应用贝叶斯公式(其实是拉普拉斯自己的公式)之后,拉普拉斯得出了这样的结论:白色纸条的后验比例仍然是一个在0和1之间的随机数。但如果要预测从罐中抽出的下一张纸条的颜色,那么他会向白色这个可能性赋予2/3的概率。

每日互动(个推)漫话数据智能 |《天才基本法》中的贝叶斯网络及原理

贝叶斯定理由英国著名数学家托马斯·贝叶斯提出,它是关于条件概率的定理,公式如下:根据高中的概率论知识来理解贝叶斯公式:P(A),P(B)表示事件A和事件B的独立发生概率。P(A|B)是个条件概率,表示当事件B发生的情况下,事件A发生的概率。P(B|A)也是个条件概率,表示当事件A发生的情况下,事件B发生的概率。

万物皆可“贝叶斯”:不确定性时代的知识哲学

这个公式实际上是由法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯(Pierre-SimonLaplace)重新发掘贝叶斯的概率思想得到的,他被认为是贝叶斯主义之父。也许像微积分公式的全称是“牛顿-莱布尼茨公式”一样,贝叶斯公式至少应被称为“贝叶斯-拉普拉斯公式”。二贝叶斯公式如何应用?以医学领域为例。医学检测通常以检测结果是阳性或阴性来...

学不好数学连新闻都看不明白?贝叶斯定理帮你消化新闻

贝叶斯定理告诉人们在给定新证据的情况下如何计算某一结果的后验概率。后验概率表示为P(A|B)的条件概率。当该公式由一堆字母表示时，很容易把它们混淆，忘记谁是分子谁是分母。因此，笔者喜欢用结果和条件来表示。从数学上讲，确实没有理由将一个事件称为“结果”，而将另一个事件称为“条件”。但在现实生活中...