考研数学概率论难算吗
1.理清基础概念在备考概率论时,首先要理清基础概念,包括概率的定义、基本性质、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式等。这些基础概念是概率论学习的基础,掌握好了,才能更好地理解后续内容。2.刷题提升熟练度概率论是一个需要大量练习的学科,通过刷题可以提升对知识点的熟练度。建议选择一些经典教材或考研资料,多...
汇添富基金沈若雨:浅谈投资中的贝叶斯思维
P(A|B)表示当B发生时A的概率(也是条件概率),它是我们要计算的后验概率,指在得到一些观测信息后某事件发生的概率。根据贝叶斯公式,后验概率可以在先验概率的基础上进行修正并得到,这一思维模式非常类似于我们在日常投资工作中通过研究提升预测准确性、不断接近公司真实基本面的过程。贝叶斯思维中有几个关键点非常...
智能的精髓在于避免单纯的计算
例如,费马大定理的证明过程中,数学家们通过归纳推理,避免了对每个可能情况的逐一计算。在许多情况下,精确计算并不是必需的,近似和估算可以提供足够的信息。例如,在数值分析中,使用泰勒级数展开可以对复杂函数进行近似,从而避免直接计算带来的困难。这种方法在科学和工程领域的应用非常广泛。数学模型通常用于描述现实世界...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
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。是先验概率,...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
贝叶斯深度学习就可以满足了这一需求,它将神经网络当前的连接权重值视为先验概率模型,每个训练样本相当于一条新线索,可以不断将先验概率更新为后验概率。如此一来,神经网络不再固定不变,能同时给出预测结果及其不确定性估计。举例来说,在计算成像任务中,普通神经网络只能输出重建的图像,而贝叶斯神经网络不仅能重建图...
曹天元 | “理性对话”与“贝叶斯推断”
从贝叶斯推断的角度出发,这个事情其实可以简化为:首先,为“姜萍是数学天才”这个命题(以下简称为J)赋予一个先验概率,然后,把各种正面和负面的证据全都考虑进来,通过贝叶斯方法,计算出该命题J的后验概率,就得到目前为止的“最合理估计”(www.e993.com)2024年10月17日。在一个理性的质疑者看来,这个后验概率应该非常低。因为除了“获得过阿里竞赛...
算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
贝叶斯定理的公式是:后验概率=(似然函数×先验概率)/证据概率。其中,证据概率是观测到的新数据的总概率,它通常是一个归一化因子,确保后验概率之和为1。在这个例子中,我们会计算每个红球数量假设下的后验概率。后验概率越高,说明这个假设越接近真实情况。迭代更新:有更多数据时,继续用新的猜测代替旧的...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
一、什么叫朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
(不同的人在不同阶段观念甚至信仰不一样是很正常的,这个变化过程是贝叶斯定理无法运算的。)他们是输入什么样的材料才得出的结论必有一番道理;如果你相信成功学,就算输入任何材料,怎么运算,都不可能算明白。机器人没有人那样的颠覆性,他们无法在自相矛盾情况下思考,而这却是人的日常。
概率是人生的指南 | 普通人如何利用「贝叶斯思想」提高概率推理...
你可能在谈话中听到过“贝叶斯”的说法,或者在新闻报道中听到过。贝叶斯主义的核心是一种概率推理工具包,它告诉你如何用数字衡量置信度,如何测试这些置信度是否合理,以及随着时间的推移如何管理这些置信度。最后一部分很重要,因为对于任何给定的说法,你在某些时候都可能比在其他时候更有信心。