贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
它是一个贝叶斯过程,我们用概率来表达对变量间关系的不确定性。在这种方法中假设不确定性遵循高斯(正态)分布,不是寻找单一的最佳拟合线,而是考虑所有可能的线,根据它们在给定数据下的可能性进行权衡。高斯分布高斯分布(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。importnumpyasnp...
考研概率论与数理统计考试内容
基本概念和定义:包括样本空间、事件、概率等基本概念的理解和运用。概率计算:包括基本概率公式、条件概率、乘法定理、全概率公式、贝叶斯公式等概率计算方法的掌握。随机变量和概率分布:包括离散型随机变量、连续型随机变量以及它们的概率分布函数、密度函数等的理解和应用。常见概率分布:包括二项分布、泊松分布、正态...
自动贝叶斯的状态、参数、模型优化
在[7]中介绍了贝叶斯模型比较的概念,它基本上在包含候选模型的混合模型之间执行贝叶斯模型平均,具有不同的权重。另一种集成方法在[23,25]中提出,它使用(分层)堆叠[26]构建预测密度,其权重是数据依赖的。在贝叶斯形式主义下自动化模型设计周期[2]一直是许多概率编程语言[8-14]的目标。本文关注基于消息传递的方法...
概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?
这是三种组合中的一种,所以概率是1/3。
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...
??详细地阐明这个伴随对的公式,我们有以下内容:为q(η;??)取一组可能的参数值,相当于定义条件分布q(η|??)。形式上,这个意外是模型q(η|??)的证据界限。预期内部状态最小化(1)规定非平衡系统必须创建并攀登正概率梯度,从而通过假设模型与特定外部环境中存在的情况一致来保持自组织。这是...
考研数学概率论怎么复习的
第一章、随机事件与概率(www.e993.com)2024年10月17日。本章需要掌握概率统计的基本概念,公式。其核心内容是概率的基本计算,以及五大公式的熟练应用,加法公式、乘法公式、条件概率公式、全概率公式以及贝叶斯公式。第二章、随机变量及其分布。本章重点掌握分布函数的*质;离散型随机变……...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
是先验概率,在贝叶斯的很多应用中不重要(因为只要最大后验不求绝对值),需要时往往用全概率公式计算得到。是条件概率,又叫似然概率,一般是通过历史数据统计得到。是后验概率,一般是我们求解的目标。3)条件独立假设与朴素贝叶斯基于贝叶斯定理的贝叶斯模型是一类简单常用的分类算法。在『假设待分类项的各个属性相互...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
《概率论沉思录》《贝叶斯的博弈》不过在这里,我还是尽量避免专门术语和数学公式,试着用最简单的话来总结贝叶斯推断的精髓。大致来说,在任何讨论当中,如果我们希望双方能够“理性地”探讨,那么,我们至少需要达成以下共识:首先,需要承认:没有人全知全能,也没有人能够掌握世上所有的信息。因此,我们对于世界的...
升维思考,降维行动
现在我们使用贝叶斯公式来计算这个新水果的可能性。香蕉的概率:我们计算“长、甜、黄”的条件下,水果是香蕉的概率。P(长甜黄|香蕉)=0.8*0.7*0.9=0.504P(香蕉|长甜黄)=0.504*0.5=0.252苹果的概率:苹果没有长的,所以概率为0。P(长甜黄|苹果)=0*0.5*1=0P(苹果|长甜...
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。