汇添富基金沈若雨:浅谈投资中的贝叶斯思维
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值得我们在投资时借鉴:第一,当先验概率足够强大时,即使出现新的信息,先验概率也会对后验概率表现出惊人的影响力,这一...
贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
高斯分布(正态分布)是贝叶斯线性回归的核心。其钟形曲线代表了数据中的不确定性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnspos=np.random.uniform(-1,1,size=(16,1000)).sum(0)sns.kdeplot(pos,shade=True)plt.xlabel('position',fontsize=14)plt.ylabe...
重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...
(1)近似贝叶斯推理相当于特定约束下的熵最大化(定理4.1和4.2),(2)该约束充当系统的潜力,其描述由熵的梯度上升给出(定理4.3和6.2),并且(3)这种约束以与规范场与物质场相互作用相同的方式塑造推理过程的动力学(定理6.1)。除了围绕自由能原理的现有框架之外,这些结果推动我们对复杂系统和非平衡随机性...
英国软件大佬离奇遇难:兴于“贝叶斯”、猝于“贝叶斯”
贝叶斯定理(Bayes’stheorem)原本是概率论中的一个定理,贝叶斯把这个定理用了一个简明的数学公式来表达,这就是著名的“贝叶斯公式”(Bayes’sformula)。林奇与“贝叶斯”有着不解之缘。贝叶斯的理论是林奇传奇成就的源泉。林奇曾表示,他对贝叶斯的理论有着迷般的热情。这种热情使得他在大学里狂热地钻研贝叶斯...
赠书|为什么说贝叶斯公式,是数学中最优美的等式?
“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差异。“数学的学习在于练习,在于让头脑摆弄抽象的对象,在于自己不断尝试阐明数学概念。不停地思考数学...
运气好的人,其实是学会了这套公式
这,就是贝叶斯定律里的一个核心概念:先验概率(www.e993.com)2024年10月17日。现在,再看回那第1个玩家。请问,他要怎么猜,赢的概率会更大?至少,先要让自己选择玩硬币吧。在没有特殊情况时,一枚硬币投出正面和反面的概率,就是1/2,无论猜哪个,赢的概率都是50%。而猜对一个骰子点数的概率,就是1/6,无论你猜哪个,赢的概率都只有...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
以上的推断看起来似乎不是百分之百严格,但其实从贝叶斯的角度来讲,却仍然是“合理”的(当然,需要一些正常的额外假设)。如果你写一下公式的话,它至少能说明“X的缺失”对于J来说,大概率是一个负面证据。综上所述,质疑者认为,对命题J来说,各种“负面证据”要远大于“正面证据”,因此可以合理地推断,...
【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...
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。
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
朴素贝叶斯是在贝叶斯原理的基础上,假定特征与特征之间相互独立,从而得到了如下朴素贝叶斯的公式:假设公式里的A代表“好瓜”,B代表“色泽青绿”,那么我们可以得到如下几个概率:P(A):历史数据中,统计西瓜为“好瓜”的概率,比如70%P(B):历史数据中,统计西瓜为“色泽青绿”的概率,比如60%...