【机器学习】图解朴素贝叶斯
是先验概率,在贝叶斯的很多应用中不重要(因为只要最大后验不求绝对值),需要时往往用全概率公式计算得到。是条件概率,又叫似然概率,一般是通过历史数据统计得到。是后验概率,一般是我们求解的目标。3)条件独立假设与朴素贝叶斯基于贝叶斯定理的贝叶斯模型是一类简单常用的分类算法。在『假设待分类项的各个属性相互...
赠书|为什么说贝叶斯公式,是数学中最优美的等式?
贝叶斯定理原本是概率论中的一个定理,这一定理可用一个数学公式来表达,这个公式就是著名的贝叶斯公式。“所谓贝叶斯法则,是指当分析样本大到接近总体数时,样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。”如今人们经常将贝叶斯公式应用于科学哲学及知识哲学的演绎推理和归纳推理,用于指出科学与伪科学在可靠性上的...
运气好的人,其实是学会了这套公式
就像喻老师总结的那个能帮自己提高“赢的概率”的公式:好运气=做对的事+把事做对。然而,知易行难。能真正理解和用对这个公式的人,都是真正理解和尊重这个世界的不确定性的人。他们的手里,通常还会先掌握2套能辅助自己理性决策的工具:一套,是“贝叶斯定律”。先判断是不是“因果事件”,再基于“先验概...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
飞机坠落之后,很久都没找到,直到后来一个团队通过贝叶斯定理方法解决了这个问题。方法如下:第一步,为失事飞机构建数学模型,在空间上量化;第二步,估算每一个格子的失事概率,偏红代表概率大,偏蓝代表概率小;第三步,找概率最高的格子,如果没找到,重新更新概率;第四步,不断地重复此过程。下图中B区域概率是50%,...
贝叶斯主义的胜利
对拉普拉斯来说,概率推理不过是常识的数学化。他肯定将贝叶斯公式看成思考的正确方式。然而,他也意识到同时代的人在应用这个公式时会重复犯下某些错误。与他同时代的人的“常识”被谬论侵蚀了。因此,拉普拉斯的著作中有一部分可以被看成认知科学的萌芽。
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
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=先验概率*似然函数/证据概率(www.e993.com)2024年7月25日。其中似然函数描述了新证据发生的概率,证据概率是一个归一化因子。这样就能通过简单的概率乘除法,将先验概率与新证据整合,得到修正后的后验概率估计。
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。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....
「稳赚不赔」的凯利公式:永远给自己留一手牌
然后他发现,他的理论可以应用于赌博和投资领域,帮助人们确定每次下注的最佳金额。凯利公式如下:f*=(bp-q)/b这里:f*是应该下注的资金的比例;b是每次赌注的净收益率(不包括本金的赔率);p是获胜的概率;q是失去赌注的概率,也就是(1-p)。
探究幸福的秘密
纵观卡尼曼的一生,其涉猎十分广泛,学术贡献遍及多个领域,发表的论文多达数百篇,因此要全面介绍其学术贡献几乎是不可能的。限于篇幅,这里只着重介绍其在行为经济学领域的几个开创性贡献。1.启发性偏见传统的经济学假设人的决策是完全理性的。在面临不确定情况时,人们会按照概率论公式进行决策。在卡尼曼看来,这个假...
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...