干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
高斯混合模型通过多个正态分布的加权和来描述一个随机变量的概率分布,概率密度函数定义为:其中x为随机向量,k为高斯分布的个数,wi为权重,为高斯分布的均值向量,为协方差矩阵。所有权重之和为1,即:任意一个样本可以看作是先从k个高斯分布中选择出一个,选择第i个高斯分布的概率为wi,再由第i个高斯分布产生出...
网状Meta分析系列文章(二):贝叶斯框架
例如一些实验室指标如血糖,取值的范围是正数,此时如果依然使用方差很大的正态分布就不再合适,一个比较简单的代替是使用均匀分布,比如unif(0,30)对于血糖的估计可能已经足够。对于方差(标准差)的先验分布通常推荐采用均匀分布,比如σ~unif(0,b),如何决定上限b是一个比较关键的问题。例如,当中位数OR=2(logOR=0.3...
实例详解贝叶斯推理的原理
分布展示了我们认为的小狗体重,这是一个均值15.2镑,标准差1.2镑的正态分布。真实得测量如白线所示。不幸的是,这个曲线并非理想的宽度。尽管这个峰值为15.2镑,但概率分布显示,在13镑很容易就到达一个低值,在17镑到达一个高值。太过宽泛以致无法做出一个确信的决策。面对如此情形,通常的策略是返回并收集更多的数据,...
论文中的统计报告建议:生存分析和贝叶斯统计方法
8.1实施、报告和解释贝叶斯分析结果的关键标准详细说明先验分布(正态分布,二项式分布,伽马分布)和超参数值的选择(例如,平均值,正态分布的方差),以及做出这些选择的基本原理和理由。如果使用详细的先验分布,审稿人很可能会对此进行额外的审查,所以作者应该为选择的先验分布提供强有力的理由,并为所做的具体选择提供依据。
这个男人嫁还是不嫁?懂点朴素贝叶斯(Naive Bayes)原理让你更幸福
的正态分布计算出来。如下,。处理连续数值问题的另一种常用的技术是通过离散化连续数值的方法,通常,当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时,通过概率分布的方法是一种更好的选择。在大量样本的情形下离散化的方法表现更优,因为大量的样本可以学习到数据的分布。由于朴素贝叶斯是一种典型的用到大量样本的方法(越...
复利的谎言(三部曲之一)
“复利思维”,这个看似有些鸡汤的话题,其实包含了“不确定性、连续性、对称性、预测、幂律分布、肥尾、下注、决策、贝叶斯、长期主义”等好多个有趣的话题(www.e993.com)2024年7月27日。2本文的观点是:绝大多数人对于复利的理解是错误的;极少有人能够靠复利获利。复利的谎言,并非是说“复利是谎言”。
复利的谎言
“复利思维”,这个看似有些鸡汤的话题,其实包含了“不确定性、连续性、对称性、预测、幂律分布、肥尾、下注、决策、贝叶斯、长期主义”等好多个有趣的话题。本文的观点是:绝大多数人对于复利的理解是错误的;极少有人能够靠复利获利。以下,是复利谎言背后的10个真相。
复利的谎言:世界被随机性主宰 极少有人能够靠复利获利
第二层级:聪明人试图用“正态分布”来驯服随机性;第三层级:理解幂律和肥尾;第四层级:概率与赔率的不对称性。(这是下一节的内容)复利神话里描述的那种“每天进步一点点、每年赚一点点,就能成长为巨人”的场景,在现实中并不会出现。确切说,在现实世界,99%的时间你会感觉一无所获,只有那1%的时间会感觉...
100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习
如果没有确定的模式,则缺失值可以用平均值或中位数(插补)代替,否则可以简单地忽略它们。如果是一个分类变量,则可以分配默认值。如果有数据的分布,则可以为正态分布给出平均值进行填充。如果丢缺失值的很多,例如超过了80%,则可以直接删除变量而不是处理缺失值。
九卦| 祝世虎:漫话人工智能算法在智能风控领域中的应用
概率预测有两个重要的部分,一部分是基于结果的分布预测,另一部分是基于参数的分布预测。基于结果的分布预测先假设预测值的分布,再求解该分布涉及的参数,基于参数的分布预测,则是先假设模型参数的分布,再求解模型参数分布涉及的参数,进而求出预测值的分布。例如假设正态分布,则分布涉及参数指的是正态分布的均值,方差。