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...
Stata软件之贝叶斯分析
??stsettime,failure(died)拟合贝叶斯指数回归??bayes,saving(mcmc_exp):stregx1x2,distribution(exponential)??estimatesstoreexp拟合贝叶斯Weibull回归??bayes,saving(mcmc_weibull):stregx1x2,distribution(weibull)??estimatesstoreweibull使用贝叶斯因子比较模型??bayes...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
为此,作者将~H_EA分解为3个替代假说:机制假说(H_I)=智利制度化的政党体系和稳定的游戏规则激励了国会中的跨党派合作和协商一致的政治;中值选民假说(H_MV)=根据中值选民定理,选举竞争促使政治家们趋向于促进中位选民的物质利益的政策,与其他因素无关;以及核心选民假说(H_CC):右翼联盟的核心选民(企业和高收入...
概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...
17.贝叶斯信息准则(BIC)使用BIC进行模型选择:fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorX=np.random.rand(100,3)y=X[:,0]+2*X[:,1]+np.random.randn(100)*0.1defbic(y,y_pred,n_params):mse=mean_squared_error(y,y_pred...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
当前贝叶斯滤波存在的几类不确定性问题,以深度学习的视角将这些问题归纳为特征提取和参数辨识两大基本问题,进而介绍深度学习为贝叶斯滤波所提供的解决方案.其次,归纳整理了两类深度学习与贝叶斯滤波结合的具体方法,着重介绍了深度卡尔曼滤波和融合深度学习的自适应卡尔曼滤波.最后,综合考虑深度学习方法和贝叶斯...
智驾的性价比之选:媲美激光的4D毫米波雷达
1.一般毫米波雷达与4D成像毫米波雷达4D毫米波雷达并非新的概念,但直到2020年才出现可供上车的成熟方案,因此2021年各大车企才开始上车试验(www.e993.com)2024年10月17日。首先来看一下4D毫米波雷达的定义:4D成像毫米波雷达:具备较高俯仰测角分辨率的、点云密度在3万点/秒以上的前向4D毫米波雷达,例如ContiARS540,BOSCHFR5CU,ZFFR...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
预测编码讨论的内容及其相关概念,本质上基于三个核心方程:第一个方程建立了贝叶斯定理的简化形式,以概率分布函数p进行表示,其中p(x,y)是状态变量x和y的联合概率,p(y|x)是给定变量x状态的条件下变量y的条件概率。在贝叶斯框架中,参数和状态变量在一定意义上具有相似地位,即它们都可以用分布进行描述并且以参数的形...
巴菲特投资组合:体系性看价值投资
贝叶斯定律是常用的概率估算公司——我们可以从一个主观的先验概率出发(自己根据自己能力估算一个),然后基于先验概率,叠加进一步看到新的信息,不断更新条件概率。这个先验概率估算很有含金量,这就是基于芒格说的多元模型的结果,不同人估算出来肯定很不一样。如果投资者面临问题在历史上可以找到答案,这相对好办。但如果...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性随着人工智能技术的飞速发展,特别是在脑机接口(BCI)领域,对于更精确的脑活动解码需求不断增加。最近,一项创新的研究提出了一个新的稀疏贝叶斯学习框架,该框架集成了最大相关性准则(MCC),旨在提高在噪声环境下对肌肉活动的重建准确性。
沪市上市公司公告(4月3日)
通过引进先进的智能化生产及控制设备,有助于实现公司电动床核心部件的自主生产,深化产品智能化程度及加速技术迭代,同时有助于提高公司的盈利能力,强化公司核心竞争力。泰禾智能(603656)取得累积拆分传输线及累积拆分传输方法专利,实现传输多样性和传输稳定据国家知识产权局公告,合肥泰禾智能科技集团股份有限公司取得一项...