朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
所以,可以通过贝叶斯定理持续更新对目标函数的估计,所以,贝叶斯体系正在与AI算法日益紧密结合,并广泛应用于机器学习、深度学习、理解自然语言和识别图像等方面。这些年,因为贝叶斯认知和人工智能的融合,具有信念支持的贝叶斯主义(Bayesianism)影响力不断增强:主张一个信念的得以证明的条件是当且仅当这个信念的概率高到合理...
决策者的决定都是概率练习题|定理|代数|贝叶斯|概率论_网易订阅
为了成功,重要的是他们对概率的描述应该包括历史记录和最新的数据。这就是贝叶斯分析的用武之地。
【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...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-VAR模型,为多变量时间序列提供联合分析框架,揭示变量间的相互影响,常用于宏观经济、金融市场的联动分析,并通过结构VAR和脉冲响应分析深入探究政策冲击和经济反馈机制;-SAR/SEM模型,专为地理空间数据设计,引入空间权重矩阵和空间滞后项,捕捉数据点间的空间关联性,广泛应用于城市规划、环境保护、公共卫生等领域,分析...
心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架
将热力学的不可逆性原理应用于大脑的复杂性,能让我们对大脑的功能性层级结构做出合理预估。这可通过使用不可逆性来量化所有脑区之间的信息流非对称性来实现。更重要的是,“心智的热力学”可以深入解析这种非对称性背后的机制。背景知识:热力学第二定律和时间之箭...
OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南
要想在这个领域取得成功,首先需要掌握的人工智能技能之一就是编程(www.e993.com)2024年9月7日。通过编程,你可以将人工智能理论和概念应用到应用程序中。例如,它可以作为构建深度学习和机器学习模型并对其进行训练的基石。另一个例子是在清洗、分析和操作数据方面的帮助。有人可能会认为,人工智能的复杂性提高将使得编程技能变得不那么重要。这种系统...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
五、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征之间独立假设的分类算法。由于其简单高效的特点,朴素贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到广泛应用。六、支持向量机支持向量机是一种分类算法,通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。支持向量机具有较好的泛化能力,...
机器学习算法与Python实战P7:概率论基础(下)
这里虽然X和Y不是严格的随机变量,但我们仍然可以计算它们之间的协方差和相关系数,来分析两组数据之间的线性相关性。7.3.5贝叶斯定理当试图推导一个变量给定另一个变量的条件概率表达式时,经常出现的一个有用公式是贝叶斯定理。对于离散随机变量X和Y:...
产品经理如何应用贝叶斯定理?
其实,贝叶斯理论除了贝叶斯定理之外,还有贝叶斯分析、贝叶斯逻辑、贝叶斯网络、贝叶斯分类器、贝叶斯决策、贝叶斯学习等相关理论与实践,并在以上知识在人工智能领域都有应用,如果感兴趣的小伙伴可以参考相关文献进行深度研究。关于贝叶斯定理就说到这里,个人最近也是在做AI产品相关设计,也是在学习和实践中,本章就是阅读相关...
量子贝叶斯算法的金融应用
总而言之,通过量子概率表示和量子概率推断可以将经典贝叶斯网络转化为量子贝叶斯网络。通过引入量子比特和量子门,可以实现经典贝叶斯网络中概率关系的量子描述和推断。案例分析本案例针对风险控制问题中的流动性风险进行评估构建对应的量子贝叶斯网络。已知某个银行的变现资产、流动资产、流动负债、长短期存款、总存款、总资...