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“...

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

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。而LIama3-120B精准指出笑点在“ididn’tbothertakingaphoto”,并给出了更...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

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-散度)的概率分布这一优化问题,其中相对熵表示偏离精确贝叶斯后验的误差。>>关注2024年最新「自由能原理与强化学习」读书会:确定约束在流形上的结构化流(structur...

法国的数学为何这么厉害?

这本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度,全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合,就不再是一套枯燥的数学理论或认识论,而变成了应用广泛的知识宝库,催生了众多现代数学定理,以及令人称道的实践成果。

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。

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

近日，来自蒙特利尔MILA、ElementAI和麦吉尔大学等机构的学者共同提出了「贝叶斯超网络」，使用新方法提升了DNN参数的准确性。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，...

如何判断比特币支撑位和阻力位的位置?

1、贝叶斯统计方法[1]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、...

大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例

我们基于扎根真相,针对每一圈层大数据指标进行分析,这里重点观察与关系强度相关性最高的点对点发消息频率和互动时间标准差(互动时间标准差、工作时间互动标准差、非工作时间互动标准差),在五层分类下,计算每一圈层上述指标的平均值,得到点对点发消息频率、互动标准差这两项在第四层和第五层之间平均值之间的差异显著小于...