【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。
一直赢的人,都有一套好运气公式 |【经纬低调分享】
这,就是贝叶斯定律里的一个核心概念:先验概率。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...
应行仁:预测混淆与贝叶斯公式
应行仁:预测混淆与贝叶斯公式但是高同学咭言,从检查结果得到患病概率不必用贝叶斯公式计算,直接从混淆矩阵统计就可得出,这个知识点被大家忽略了。这既怪他理解模糊,也怪围殴者把混淆打成了糊涂,其实这矩阵表达的是辨识混淆的状态分布,是可以直接从中得到王宏得病概率的。自从1998年RonKohavi和FosterProvost用混淆矩阵...
「稳赚不赔」的凯利公式:永远给自己留一手牌
1、对于一个10倍赔率的投资机会,如果你赢的概率是10%,那么根据凯利公式:F*=p-q/b=0.1-0.9/10=1%。这就是说,如果你想最大化你的长期收益,那么你应该把你的1%的资金投入这个投资机会。2、对于一个0.5倍赔率的投资机会,如果你赢的概率是80%,那么根据凯利公式:F*=p-q/b...
运气好的人,其实是学会了这套公式
这个算法,不是玄学,而是一个基于概率学的公式。看懂这个公式,普通人也有机会帮自己改变运气。什么公式?这样,在看懂那个公式之前,不如,我和你先去一个理论上最需要好运气的地方:赌场,一起围观3个普通玩家吧。01第1个玩家注意看,第1个玩家走进赌场了。
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)(www.e993.com)2024年7月24日。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,...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
贝叶斯公式里面的先验概率和后验概率,实际上是自己经验里面的旧判断,以及得到新经验补充之后的新判断,实际为完完全全的后天经验归纳法的应用,不断通过做实验观测的方式,不断修正自己试错,来让自己的感觉趋近于对客观存在的理解,而没有所谓先验的痕迹,现在很多博主解读为对于先验经验的更新,恐怕是一厢情愿的误解。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
生成模型计算p(x,y)或者p(x|y),通俗来说,生成模型假设每个类的样本服从某种概率分布,对这个概率分布进行建模。机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4....
真正的高手,都是贝叶斯主义者
2009年6月1日,法国航空447号航班一架A330-203客机在巴西圣佩德罗和圣保罗岛屿附近坠毁,机上人员全数罹难。飞机坠落之后,很久都没找到,直到后来一个团队通过贝叶斯定理方法解决了这个问题。方法如下:第一步,为失事飞机构建数学模型,在空间上量化;第二步,估算每一个格子的失事概率,偏红代表概率大,偏蓝代表概率小;...
聪明人都在用的贝叶斯思维
不过上述通俗的理解只是定性层面的,我们如果想要更加精确,就需要给出量化的公式,贝叶斯思维的核心是贝叶斯公式:具体来说,公式中的是条件概率,表示在发生的情况下发生的概率。而是在发生的情况下B发生的概率,是A发生的先验概率,即在没有额外信息的情况下A发生的概率。则是B发生的总概率。