【机器学习】图解朴素贝叶斯
如果把纹理清晰当作一种结果,然后去推测好瓜的概率,那么这个概率P(好瓜|纹理清晰)就被称为后验概率。条件概率:一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为表示发生的条件下发生的概率。2)贝叶斯公式简单来说,贝叶斯定理(BayesTheorem,也称贝叶斯公式)是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数...
一直赢的人,都有一套好运气公式 |【经纬低调分享】
还记得那个贝叶斯定理里的“调整因子”吗?后验概率=先验概率*调整因子。要让自己成为一个有“好运体质”的人,你要做的,是不断调整,让后验概率一次一次地做大。别把机械的重复当坚持,一边感动自己,一边在低水平上循环往复,而是要不断调整,不断迭代,在一个增强回路里,不断为自己叠加赢的概率。理解这个的...
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...
「稳赚不赔」的凯利公式:永远给自己留一手牌
1、对于一个10倍赔率的投资机会,如果你赢的概率是10%,那么根据凯利公式:F*=p-q/b=0.1-0.9/10=1%。这就是说,如果你想最大化你的长期收益,那么你应该把你的1%的资金投入这个投资机会。2、对于一个0.5倍赔率的投资机会,如果你赢的概率是80%,那么根据凯利公式:F*=p-q/b...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
第二,对于4个假设,作者考虑了3种先验分布:一是每个假设被设置了25%的概率,这样避免了偏见,但忽略了很多背景信息;二是考虑诸多文献对于中值选民定理的批评,H_MV的先验概率被设置为0.001%,其他假设为33.3%,H_MV相对于其他假设的先验对数比为45dB,即假如使用声音类比,我们可以说H_MV在睡觉,需要45dB的声音来唤醒;三...
聪明人都在用的贝叶斯思维
不过上述通俗的理解只是定性层面的,我们如果想要更加精确,就需要给出量化的公式,贝叶斯思维的核心是贝叶斯公式:具体来说,公式中的是条件概率,表示在发生的情况下发生的概率(www.e993.com)2024年7月26日。而是在发生的情况下B发生的概率,是A发生的先验概率,即在没有额外信息的情况下A发生的概率。则是B发生的总概率。
真正的高手,都是贝叶斯主义者
于是,更新后A区域的概率:0.3+0.18=0.48这时,A区域的“信念”数值上升为48%,接下来,搜救人员继续搜索A区域,然后一个区域一个区域地去更新。这就是贝叶斯法。所以,如何用贝叶斯法预测未知?第一步,整合先验知识。找到的各种各样的能够支撑我们理解事情的信息。第二步,建立基于全局的概率模型。就是打格子,在每...
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。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。
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。
高手都把自己活成了贝叶斯主义
所以,贝叶斯定理其实就是一种方法,帮助我们根据我们已知的信息(比如B的发生),来更好地预测我们关心的事件(比如A)的发生概率。贝叶斯公式,十八世纪就存在了,真正应用发扬光大还是因为技术原因,因为算力技术的提高,才有了越来越准确的概率判断。没错,现在大火的GPT就是用贝叶斯公式做回复的,你有没有想过,为什么GPT...