【机器学习】图解朴素贝叶斯
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据的概率,提供了一种计算后验概率的方法。在人工智能领域,有一些概率型模型会依托于贝叶斯定理,比如我们今天的主角『朴素贝叶斯模型』。是先验概率,一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。
「稳赚不赔」的凯利公式:永远给自己留一手牌
凯利公式(KellyCriterion)的核心思想是:在每次下注时,投资者应该根据赢的概率(p)和赔率(b,即净收益率,不包括本金的赔率)来决定下注的资金比例,流传巴菲特曾使用凯利公式来投资。这个公式的核心在于平衡——在胜率和赔率之间寻找那个最佳的下注比例,避免因连续失败而破产的风险。它教会我们,不要被短期的得失所迷惑,...
贝叶斯简单地说就是观点随事实而改变
贝叶斯公式是贝叶斯决策理论的核心,用于计算在给定某些条件下某个事件的概率。该公式基于条件概率和全概率定理,通过对事件之间的条件依赖关系进行建模,提供了一种基于先验知识和观测数据来更新概率估计的方法。贝叶斯决策理论强调了在决策过程中充分利用先验信息和新的观测数据,以做出更明智的决策。它考虑了不确定性和风险...
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。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。这里我们经历了从先验概率...
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。
每个问题的答案都是贝叶斯模型比较,假设竞争
在方程11中的最后一个等式定义了自由能的变化ΔF,对应于变分对数贝叶斯因子(www.e993.com)2024年7月24日。这是通过将概率密度函数的高斯形式代入方程9中推导出来的;请参阅Friston和Penny(2011)。请注意,当通过将其先验方差收缩到零来从模型中删除参数时,先验和后验矩变得相同并且该参数不再对简化自由能产生贡献。实际上,方程11允许我们以...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
一个广泛采用的有用性度量是蛋白质序列是自然序列的可能性[50]。此外,结合亲和力和聚集倾向也是蛋白质结构的重要属性。结合有用性度量,所有这些属性可以由向量值函数f(w)概括。从这个意义上讲,条件扩散模型实际上生成了遵循条件分布P(w|f(w)∈E)的蛋白质序列w,其中E是描述合理蛋白质结构的集合。条件扩散...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
《概率论沉思录》《贝叶斯的博弈》不过在这里,我还是尽量避免专门术语和数学公式,试着用最简单的话来总结贝叶斯推断的精髓。大致来说,在任何讨论当中,如果我们希望双方能够“理性地”探讨,那么,我们至少需要达成以下共识:首先,需要承认:没有人全知全能,也没有人能够掌握世上所有的信息。因此,我们对于世界的...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
下图总结了文章对每件证据E_1-E_6的似然分配,该图显示了相对于每个备选假设,支持EA假设的证据权重。证据的权重越大,那件证据的证明价值就越大,可以更好地评估我们证据的证明价值。这就是贝叶斯证据提供反对有关替代假设的一个说明。第五,根据贝叶斯法则(以下公式)计算假设的后验概率。
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。