贝叶斯学派与频率学派,统计学领域的两大学派:究竟谁正确?

以及以德菲内蒂为代表的主观贝叶斯派.这里将概率的古典定义和统计定义都归到频率派里,因为两者都是用两个数的比值(频率)来定义概率的.贝叶斯派其实还包含经验贝叶斯派等,这里姑且不论.有一个基本的问题:如果将概率论视为数学或者科学理论,那么究竟哪一种观点才是正确的呢?

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,强调一个实体机器系统通过与环境的相互“感知”和“运作”来获得智能,并发展出机器人学。该学派这种通过机器系统“...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

客观思想学派根植于物理学,认为概率是事件的客观属性,原则上该属性总能由随机实验中事件的频率来测度。在这,通过研究预测编码下的确定性和随机性过程,我们希望在这一点上保持中立。对确定性和随机性作用的提及通常属于客观学派的语言,其中,预测编码框架内的后续解释则是主观学派的一部分。预测编码中的生成模型通过朗...

法国的数学为何这么厉害?

组织者没死心,说晚了也没关系,你写了就行。于是爱因斯坦又过了两个半月回信说,由于事务繁忙,实在没力气写了,最终不了了之。爱因斯坦最终在1921年的讲演中公正地肯定了庞加莱对相对论的贡献。他评价庞加莱为相对论先驱之一:“洛伦兹已经认出了以他命名的变换对于麦克斯韦方程组的分析是基本的,而庞加莱进一步深化...

网友缝合Llama3 120B竟意外能打,轻松击败GPT2-chatbot和GPT-4

首先,他们三个都判断出这是关于两种统计学派的笑话,以及两个学派是相对对立的情况:Frequentist频率学派只关注从抽样/实验的结果中提取信息,Bayesian贝叶斯学派还会设置一个主观的先验信息。但两个gpt2-chatbot给出进一步解释是,正是因为频率学派并不认同对贝叶斯理论,所以对贝叶斯墓不感兴趣,更不会以他为荣而拍照。

三门问题、解题思维与直觉 | 王一

对解释三门问题而言,本来用全概率公式就可以在数学上完全解释,就没有必要引入贝叶斯概率公式来解释(不过,反过来说,讲解贝叶斯公式时,用三门问题来举例,是个很好的例子,例如:《贝叶斯统计:概率思维的魔法|袁岚峰》),也更没有必要引入由贝叶斯概率公式而来的贝叶斯学派(www.e993.com)2024年11月20日。

龙年吃太饱 | 过情人节还是迎财神?大年初五的难题

在统计学领域,存在着两大主流学派——频率学派和贝叶斯学派。历史上,针对“概率是什么”等本质问题,频率学派和贝叶斯学派曾争论不休,贝叶斯统计也曾受到主流数学家的排斥,但是如今贝叶斯概率已经成为一个热门课题,在机器学习以及量子力学等重要领域都有应用。

科普| 贝叶斯概率模型一览

贝叶斯概率模型的诞生所有概率模型描述的都是在系统参数w下观测变量对X,Y的联合概率分布或条件概率分布,即P(Y,X|w)。设计好概率模型后,剩下的问题就是如何通过大量的观测数据来决定参数w,这时出现了贝叶斯理论。频率学派主张大数定律,对参数的最佳选择是使观测变量概率最大的值;而贝叶斯学派提出了...

学界| 提升DNN参数准确度:MILA提出贝叶斯超网络

通常情况下，DNN被训练为寻找可能性最大的那个参数（频率学派的点估计），但这种方法忽略了实际情况下哪个参数才是最好的（参数不确定性），当可能的参数值置信度很高但与预测相反时，其可能会引发相对的不确定性。与之相反的是，贝叶斯DNN模型会对给定数据模型参数的全部后验分布建模（贝叶斯学派的后验分布），...

如何判断比特币支撑位和阻力位的位置?

统计学中有两个主要的学派，频率学派和贝叶斯学派。他们之间既有共同点，又有不同点。基于总体信息和样本信息进行的统计推断被称为经典统计学，它的基本观点是把数据(样本)看成是来自具有一定概率分布的总体，所研究的对象是这个总体，而不局限于数据本身。二十世纪下半叶，经典统计学在工业、农业、医学、经济、...