理论应用 | 从单案例贝叶斯推断到贝叶斯分层推断

本期推送“从单案例贝叶斯推断到贝叶斯分层推断”一文,原文由上海外国语大学司世景副教授与合作者南方科技大学古嘉雯副教授、中国人民大学田茂再教授共同撰写,2024年发表于统计学国际重要期刊《computationalstatistics》。在很多研究领域中,处理数据科学问题时,贝叶斯推断因其以下特点而广受欢迎:(i)它考虑了模型中所有参...

用AI投资理财,回报会比基金经理更好吗?

但考虑到是AI主导、人工辅助的操作,听着就有点儿抽象了。从什么时候起,机器也能投资了?作为用户,在手机这端看到返送结果的时候,难免会好奇:这些回答的背后,大模型都干了些什么?怎么做到的?其实,「科技魔法」早就在跟投资结合——尤其是在专业机构那里。早在2017年,摩根大通就尝试了用人工智能处理金融...

如何用贝叶斯方法做定性研究?

如何用贝叶斯方法做定性研究?摘要:贝叶斯概率有可能成为定性和定量方法之间的重要桥梁。然而,尽管贝叶斯统计技术已经成功地在定量研究中得到阐述,但将贝叶斯概率应用于定性研究仍然是一个开放的领域。本文通过借鉴物理科学中对贝叶斯"作为扩展逻辑的概率(probabilityasextendedlogic)"的阐述,推进了贝叶斯过程追踪方面...

聪明人都在用的贝叶斯思维

现在,我们可以使用这些值来计算后验概率,也就是在天气预报预测下雨的情况下,实际下雨的概率:这意味着,在天气预报预测下雨的情况下,周末实际下雨的概率是大约,明显高于你最初的先验估计(30%)。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...

老喻:如何用贝叶斯,“调试”好运气的概率

但是,当今天不确定性的事物越来越多的时候,人们不得不去思考一些主观的概率,例如创业行为,创业者需要预计投资成功的概率,很多人都会将目标预设在及格线之上,这就是一种主观的概率。当下,信息化、数字化的时代,很多概率都属于贝叶斯概率,这会帮助人们比较接近真实的概率数据,我们可以将其视为概率的时代演化。

BayesFlow:使用神经网络的摊销贝叶斯工作流框架

BayesFlow:使用神经网络的摊销贝叶斯工作流程httpsarxiv/pdf/2306.16015现代贝叶斯推断涉及一系列计算技术,用于估计、验证和从概率模型中得出结论,作为数据分析原则性工作流程的一部分(Bürkner等人,2022;Gelman等人,2020;Schad等人,2021)(www.e993.com)2024年11月8日。贝叶斯工作流程中的典型问题包括对各种模型类型的难以处理的后验分布...

算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)

贝叶斯定理的公式是:后验概率=(似然函数×先验概率)/证据概率。其中,证据概率是观测到的新数据的总概率,它通常是一个归一化因子,确保后验概率之和为1。在这个例子中,我们会计算每个红球数量假设下的后验概率。后验概率越高,说明这个假设越接近真实情况。迭代更新:有更多数据时,继续用新的猜测代替旧的...

蒲英霞 | 用地理信息系统映照真实世界

“贝叶斯统计学是我在宾夕法尼亚州立大学访问交流时进一步了解到的。贝叶斯统计使用先验知识和样本信息,通过贝叶斯规则得到后验概率来解决统计学问题,如参数估计、假设检验、预测和决策等。这种方法的有趣之处在于,将人对事情发生的信念强烈程度放在核心位置,对我产生了较大的影响。”...

宝马公司取得使用深度学习多预测器融合和贝叶斯优化的轨迹预测...

金融界2023年12月25日消息,据国家知识产权局公告,宝马股份公司取得一项名为“使用深度学习多预测器融合和贝叶斯优化的轨迹预测”,授权公告号CN113424209B,申请日期为2019年2月。专利摘

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

团队采用了近似贝叶斯计算技术,对基于代理的模型(ABMs)进行校准,使模型能够准确反映真实神经元的生长和连接过程。通过对海马体中的锥体细胞的模拟,该方法展示了其在细节上模拟神经元发育的潜力。研究过程中使用了SequentialMonteCarlo采样法和Wasserstein距离来评估模型的参数精度。这些模型不仅在模拟真实数据时表现出色,...