机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
它的核心思想是对每个类别计算文档中所有单词的条件概率,并假设各单词的出现与否独立于其他单词。2.高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从高斯分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用高斯分布的概率公式。高斯朴素贝叶斯适用于数值型连续特征,假设每个特征在给定类别下独立且服从高斯分...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
贝叶斯定理特别重要的一点就是先验概率(基础概率)。比如,从空间的角度来说,去鱼多的地方捕鱼。从时间的角度来说,形势比人强。从人群的角度来说,应该跟好人在一起,远离烂人。从指数角度来看,你很难战胜指数基金。从常识角度来看,为什么要遵循常识?什么叫常识?常识在某种意义上来说,就是有比较大的概率能够重复发生...
升维思考,降维行动
机器通过算法,例如贝叶斯推理,模拟了人类的推理过程,经验主义的理念在今天的数字化时代展现出强大的生命力和影响力。洛克和休谟的深刻思考,尽管在当时或许被视为繁琐的哲学辩论,却为现代人工智能的核心逻辑奠定了基础。经验主义并没有止步于哲学课堂,而是通过现代技术的实现,重新在硅谷和全球科技前沿焕发出新的火焰。
大脑如何为世界建模?从无监督学习到预测加工|《预测算法》
自由能原理被认为是“自达尔文自然选择理论后最包罗万象的思想”,它试图从物理、生物和心智的角度提供智能体感知和行动的统一性规律,从第一性原理出发解释智能体更新认知、探索和改变世界的机制,从而对人工智能,特别是强化学习世界模型、通用人工智能(AGI)研究具有重要启发意义。
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
在本文中,我们采用贝叶斯因果推断框架来估计比较案例研究中的处理效应(www.e993.com)2024年10月18日。该框架将因果推断视为一个缺失数据问题,并依赖于处理反事实的后验预测分布,以对处理效应进行推断。在这种假设下,缺失属于“非随机缺失”(MNAR)类别,因为允许分配机制与未观察到的潜在结果相关。基本思想是在观察到的未处理结果矩阵中执行低秩逼近,以...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
因为“在生物体的生成模型中,隐藏状态是贝叶斯信念的核心,它们代表了预测感官后果的潜在状态的概率分布。这些隐藏状态与外部世界中的隐藏变量可能并不直接对应,它们可能属于完全不同的变量类型”。所以,可以通过贝叶斯定理持续更新对目标函数的估计,所以,贝叶斯体系正在与AI算法日益紧密结合,并广泛应用于机器学习、深度学习...
摩根资产管理陈圆明:一位贝叶斯主义的投资者
贝叶斯思想还强调快速迭代和行动,这也体现在陈圆明团队对一些课题的研究。比如今年关于经济和货币政策的研究,陈圆明通过团队分布式算法的模式,短时间内就找到了经济好转的拐点。从哲学的角度来看,贝叶斯理念体现了一种“学习的哲学”:我们的信念应该是灵活的,能够在新的证据面前进行调整。所谓的“知行合一”不再是一致性...
潘禺:在这迷人又壮美的科学领域,“中国玩家”能奋起直追吗?
贝叶斯方法的核心思想是根据观测数据更新先验概率,得到后验概率分布。贝叶斯方法将不确定性视为概率分布,能够量化模型的不确定性。在深度学习中,许多问题涉及到对不确定性的建模,例如参数估计、预测的置信度等。用贝叶斯方法,能够更加灵活地处理这些问题。一些科学家甚至相信,我们的大脑就是一个能对贝叶斯公式进行各种...
书单| 数学思维到底是什么?
全书以用“数学语言”解读自然为线索,用生动故事和比喻重新讲解了数学的核心原理与体系,并且讲解了把数学作为一门“语言”的思维方式,是数学入门,重新理解数学的科普佳作。10《贝叶斯的博弈:数学、思维与人工智能》作者:黄黎原法国数学类科普书、大学数学参考及教材类图书畅销书目,在机器学习、人工智能、逻辑学和...