机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,...
贝叶斯网络模型在医学诊断中的应用与准确性评估
贝叶斯网络模型的核心思想是贝叶斯定理,即在已知先验概率的情况下,通过观测到的数据来更新概率。贝叶斯网络模型通过构建节点和边构成的有向无环图来描述变量之间的依赖关系。每个节点代表一个变量,边表示变量之间的依赖关系。通过给定节点的条件概率和边的方向,可以计算出整个网络的联合概率分布。在给定一些变量的观测值的...
算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
二、贝叶斯更新思想对“走出拖延”的启发证据导向:当新的数据或证据出现时,它会利用这些信息去调整对原有信念的估计。这体现了实证精神,即通过事实和数据来检验和修正我们的认知,而不是固守某一个成见。动态适应:贝叶斯更新不是一个静态的过程,而是随着新证据的积累不断迭代和演化。这教导我们在面对复杂世界时,应...
贝叶斯定理的颠覆:为什么你永远说服不了阴谋论者?
,即朋友在作弊。你是不会改变自己的想法的。这意味着,对任何,都有。显然,这已经超出了贝叶斯统计的范畴,因为你本质上已经承认自己不会改变想法。不过还是要看看,如果朋友坚持要说服你,在数学上会发生什么。来看看和这两种解释在使用数据(正确预测9次,错误1次)时的比较情况。此时的贝叶斯因子为:...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
在本文中,我们采用贝叶斯因果推断框架来估计比较案例研究中的处理效应(www.e993.com)2024年9月8日。该框架将因果推断视为一个缺失数据问题,并依赖于处理反事实的后验预测分布,以对处理效应进行推断。在这种假设下,缺失属于“非随机缺失”(MNAR)类别,因为允许分配机制与未观察到的潜在结果相关。基本思想是在观察到的未处理结果矩阵中执行低秩逼近,以...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
半个世纪以后,轮到艾萨克·牛顿提出动力学基本原理,这一原理可以用4个符号来概括:。两个世纪后,詹姆斯·克拉克·麦克斯韦在说明他写出的方程可以同时解释电、磁和光的时候,强调的也是这些方程的简洁与优雅。所有这些绝妙的理论都基于同一个原则:去掉互不相容的多个特设解释,用简单而普适的原理来代替它们,哪怕要...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
贝叶斯大脑假说(Bayesianbrainhypothesis)[17]利用贝叶斯概率论将感知表述为一个基于内部模型或生成模型的建构过程。其基本思想是,大脑有一个关于世界的模型[18-22],它试图利用感官输入来优化这个模型[23-28]。这一观点与合成分析(analysisbysynthesis)[20]和认识论自动机(epistemologicalautomata)[19]...
历届诺贝尔经济学奖得主介绍:1969-2022(5万字长文)
希克斯的学术研究成果主要体现在两个方面:其一,他首先提出了IS-LM模型,该模型在他为凯恩斯出版的《通论》一书所做的点评中提出,书评名为《凯恩斯先生与“古典学派”——一个受启发的解释》。他提出了IS-LM分析,用一般均衡的思想对《通论》部分内容重新解释,把凯恩斯主义与新古典主义分析相结合,被视为宏观分析中的...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
第一个是所谓的“来自约束的自由能”,对应于最大信息原理下最小化的自由能,表示确定性约束和随机作用之间的权衡[7]。我们主要考虑的便是这种类型的自由能及其约束。另一个是变分自由能(variationalfreeenergy)并与贝叶斯大脑假说有关。这种自由能概念源于对贝叶斯规则的重新表述,即表述为寻找最小化相对熵(KL...