【机器学习】图解朴素贝叶斯
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。是先验概率,...
原创: 重构证据定义以消解贝叶斯确证逻辑的内在矛盾
又因为传统确证逻辑有前提H├e,P(e/H)=1,由贝叶斯公式,P(H/e)=P(e/H)P(H)/P(e)=P(H),故e不支持H或不能提高H的概率,所以说,已经存在(观察到)的经验事实,对假说理论不能起到确证作用。格莱莫尔认为,这明显有悖于科学常识,比如,最常被用来作为旧证据使用的“水星近日点进动”现象,虽然在相对论创立...
如何用贝叶斯方法做定性研究?
明确的贝叶斯过程追踪包括三个关键步骤:(1)在相关背景信息I下,指定假设H_i并分配先验概率P(H_i|I);(2)确定证据E;(3)评估似然性P(E|H_i|I)和/或似然比P(E|H_i|I)/P(E|H_j|I)。接着可以通过贝叶斯法则的相对比值比(relativeodd-radio),根据证据E获得H_i和H_j的后验比(posteriorodds,见...
机器学习算法与Python实战P7:概率论基础(上)
1基本概念:介绍概率空间、概率性质、条件概率、全概率公式和贝叶斯定理等基础概率论内容。2随机变量:定义随机变量,介绍各种分布、期望、方差等随机变量的基本概念。3两个随机变量:讨论两个随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布等,以及相关性质。4多个随机变量:扩展到多个随机变量的情况,介绍基本性质、大数...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
摘要1.自由能原理2.贝叶斯大脑假说3.高效编码原则4.细胞集群和相关性理论5.有偏竞争和注意力6.神经达尔文主义与价值学习7.最优控制理论和博弈论8.结论和未来方向摘要最近提出的自由能原理可以解释行动、感知和学习。这篇综述从自由能的角度审视了生物科学(如神经达尔文主义(neuralDarwin...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
第一个方程建立了贝叶斯定理的简化形式,以概率分布函数p进行表示,其中p(x,y)是状态变量x和y的联合概率,p(y|x)是给定变量x状态的条件下变量y的条件概率(www.e993.com)2024年7月25日。在贝叶斯框架中,参数和状态变量在一定意义上具有相似地位,即它们都可以用分布进行描述并且以参数的形式进入概率函数p中。例如,给定参数k,状态x和y的联合概率...
高ROE、低PE、涨幅榜……,这些选股指标到底谁更有效?
所谓选股指标,就是具有某一特定条件概率的信号,让我们用本系列前两篇分析过的“贝叶斯方法”来看看这个指标对应的选股条件概率。任意一天,涨停股票都是少数,约为4%。按前面的描述,这些涨停的股票前一天出现该信号的条件概率为80%,则整体概率为:4%*80%=3.2%(左上角)...
Free-form Flows比扩散模型提升两个数量级
摘要正规化流NormalizingFlow是直接最大化似然的生成模型。以前,正规化流的设计在很大程度上受到分析可逆性需求的限制。我们通过一种训练过程克服了这一限制,该过程使用变量变换公式梯度的高效估计器。这使得任何保持维度的神经网络都可以通过最大似然训练作为生成模型。我们的方法允许将重点放在精确地调整归纳偏差以适应...
大学概率论知识点都有哪些! 汇总九大常见的概率论知识点, 请查看
贝叶斯定理:在已知其他事件发生的条件下,计算某个事件发生的概率的公式。全概公式:利用贝叶斯定理计算复杂事件的概率的公式。七、马尔科夫链与马尔科夫链蒙特卡洛方法马尔科夫链:一个随机过程,其中每个状态的变化只与前一个状态有关。马尔科夫链蒙特卡洛方法:一种通过模拟马尔科夫链的随机过程来近似求解复杂问题的数...
全概率公式和贝叶斯公式
案例名称:全概率公式和贝叶斯公式负责人:伍欣叶申报学校:桂林理工大学在整个的教学过程中,我是围绕提高课堂教学的有效性这一理念,以学生为主体的原则,来对自己的教学方法、教学过程进行设计。尽量做到在线学习与线下课堂教学质量实质等效,重点突出、难点突破、