【机器学习】图解朴素贝叶斯
回到上述例子,如果身高是我们判定人性别(男/女)的特征之一,我们可以假设男性和女性的身高服从正态分布,通过样本计算出身高均值和方差,对应上图中公式就得到正态分布的密度函数。有了密度函数,遇到新的身高值就可以直接代入,算出密度函数的值。4.平滑处理1)为什么需要平滑处理使用朴素贝叶斯,有时候会面临零概率问题。
人类认知的贝叶斯与机器的贝叶斯
下面是一个简单的例子来说明这种方法的应用:假设我们要开发一个用于垃圾邮件过滤的分类器,要求能够准确地将垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。首先,我们可以使用机器学习算法(如朴素贝叶斯分类器)来构建一个基于训练数据自动学习的分类模型。这个模型可以根据特征(如邮件中的单词或短语)来判断一个邮件是否为垃圾邮件。然而...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
一个典型的例子就是不承认概率,凡事都要求“百分之百确认”。比方说,很多人会要求质疑者百分之百地“实锤”证明姜萍作弊,否则就不能推翻“她是数学天才”的预设。对科学和哲学熟悉的人都知道,这是不可能办到的。贝叶斯推断在原则上就已经告诉我们,所谓“百分之百实锤”是一种无理要求,世界上没有任何事情是百分...
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...
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
你可能猜到了,答案就是贝叶斯公式(www.e993.com)2024年7月25日。图灵找到了一种试探性的方法,能以定量的方式应用贝叶斯公式。图灵用的单位叫班伯里(banburismus),简称班(ban)——这其实是一座城市的名字,它提供了用于尽可能将相关计算自动化的物资。战争落下帷幕之后,图灵于战争期间在美国遇见过的一位数学家克劳德·香农提出了班伯里的一种...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
取方程(5)的对数可以得到一个特别简单的、加法形式的贝叶斯规则--后验对数等于先验对数加证据权重。这种表述提供了计算上的优势,即证据的权重也是相加的,我们必须记得酌情以E_prev为条件。三、案例分析文章随后用智利2005年税收改革作为应用例子。研究问题是为什么智利的中左政府除了提出增加边际累进税外,没有提出...
让牛顿服输、硬怼拿破仑的贝叶斯主义之父拉普拉斯
无论如何,拉普拉斯之后进行了贝叶斯式的推理,目的是根据抽出纸条的颜色来更新他的偏见。在应用贝叶斯公式(其实是拉普拉斯自己的公式)之后,拉普拉斯得出了这样的结论:白色纸条的后验比例仍然是一个在0和1之间的随机数。但如果要预测从罐中抽出的下一张纸条的颜色,那么他会向白色这个可能性赋予2/3的概率。
每个问题的答案都是贝叶斯模型比较,假设竞争
前面的两个示例说明了使用静态模型的贝叶斯模型缩减(BMR);然而,BMR也可以应用于基于微分方程的时间序列模型的参数。在神经影像学中,这通常是使用动态因果模型(DCM)来完成的;即时间序列数据的线性或非线性状态空间模型的变分反演(Daunizeauetal.,2011)。在这种情况下,贝叶斯模型简化可以快速对候选网络架构的证据...
高手都把自己活成了贝叶斯主义
就数学语言来说,贝叶斯定理是这样的:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。1.P(A|B):这是我们想要计算的,也就是在已知B发生的情况下,A发生的概率,这被称为“后验概率”。比如在我给的例子中,这代表知道球是暖色的情况下,球是红色的概率。