这,就是数学的深度!贝叶斯的博弈:数学、思维与人工智能
但贝叶斯公式的作用并不是让可靠的理论适应人类大脑的认知能力。它的目的是预测。如果宇宙的逻辑深度很大,那么最好的预测方法很可能需要极为大量的推理步骤,但这些步骤都对应着深入的计算,它们必然超出了我们的直觉。尤其,数学的深度并不是直觉思考所能比拟的。毕竟,我们的直觉似乎只能进行迅速的计算。因此,直觉推理并...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
贝叶斯公式有没有可能蕴含了奥卡姆剃刀?考虑用于描述理论的某个语言,这个语言可以是法语、数理逻辑或者计算机编程语言。于是,每个理论都可以用这个语言中的(可能非常长的)一句话来描述,即由该语言的符号组成的有限序列。令为所有可以用个符号组成的句子描述的理论组成的集合。为了与贝叶斯主义相容,这些理论的先验置信...
Alex Graves新作贝叶斯流网络,解决离散数据生成问题,满论文都是...
本文认为,从某种意义上讲,准确率α是可以相加的,从而得到总的贝叶斯更新分布公式:通过执行无限多的传输步骤,贝叶斯更新过程可以推广到连续时间。假设t∈[0,1]为处理时间,α(t)>0为时间t的准确率,得到准确率时间表:贝叶斯流分布给定先验参数θ_0、贝叶斯更新分布以及准确率时间表β(t)...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
贝叶斯推理都发挥着重要作用,帮助我们在不确定的世界中作出明智的判断和决策。图1:贝叶斯定理的提出者英国数学家托马斯·贝叶斯(1702-1761)美国辛普森杀妻案美国辛普森杀妻案曾在20世纪90年代引发轰动,辛普森聘请“梦幻律师团”为其辩护。检察官展示出辛普森曾长期家暴妻子的证据,认为这是“谋杀的前奏”。而辩...
原创: 重构证据定义以消解贝叶斯确证逻辑的内在矛盾
经验事实陈述命题及其与假说逻辑关系的陈述命题的合取,构成了假说理论的证据。复合命题公式e∧(H├e)完整地表达了经验意义下证据的含义、内容,能够准确量化经验事实e对假说理论的确证作用。现行的贝叶斯确证逻辑将命题H├e作为确证前提条件,而将命题e直接作为证据纳入确证度的计算,这样的计算就没有考虑e、H的逻辑...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
最大似然估计在机器学习中的典型应用包括logistic回归,贝叶斯分类器,隐马尔科夫模型等(www.e993.com)2024年7月25日。基本概念1.有监督学习与无监督学习根据样本数据是否带有标签值,可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值,它从训练样本中学习得到一个模型,然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有...
11个多元思维模型带你开启全新认知
什么是系统?系统是很多的实体他们通过相互联系形成了一个有运作规律的整体。系统=要素+关系+作用系统会存在良性循环、恶性循环、贤者时刻、回归平庸、滞后效应好系统的三大特征=适应力+自组织+层次性想要系统有很好的适应力,就必须引入鲁棒性的概念,鲁棒性(Robustness)是系统在异常和危险情况下生存的关键能力。
大模型+数据标注=?
LLM本身具备一定常识。不提供细则,也能有良好的效果;LLM听懂人话、高效。标注规则通过自然语言表达,也通过自然语言修改,成本低、速度快、且人类可以理解。既然大模型理解能力这么强,都要达到AGI了,那能不能用到人工标注里?LLM+In-ContextLearning来标注:有实验证明,使用prompt提示工程效果不错,Reddit测试...
可视化推导贝叶斯定理公式
在统计和应用数学中,贝叶斯定理也被称为贝叶斯规则,它是一个用于确定事件的偶然性概率的数学公式。贝叶斯定理描述了由事件相关条件的先验知识支持的事件发生的概率。这个定理以英国统计学家贝叶斯的名字命名,他在1763年发现了这个公式。它被认为是被称为贝叶斯推断的特殊统计推断方法的灵感。
张学友是“逃犯克星”?贝叶斯公式告诉你真相
1、“面积”的概念在贝叶斯概率的计算中,起着重要的作用。2、事件的可能性,由绿色和黄色两种构成。二者各自的概率,体现为长方形的宽度。例如上图中,是假设男女比例是1:1。3、长方形的高度,是指“可能世界”的可能构成。例如上图,绿色长方形指女性的可能世界,进而该可能世界,是由“一半长发+一半短发”的假设...