【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,...
神经网络轻松表示任意复杂度的贝叶斯后验的能力预示着科学数据...
其中,????表示由可训练参数??参数化的自由形式神经网络的条件矢量场,而ut表示边际矢量场,可以简单地表示为ut(θt|θ)=θ1??θ,其中t∈[0,1](Liu等,2022)。我们通过在t∈[0,1]上反向解决dθt=????(θt,t;x),从初始噪声样本θ1??N(0,I)开始,获得后验抽样...
如何用贝叶斯定理三要素侦破一起犯罪案件?
在贝叶斯公式中,这个要素的术语是后验概率(posteriorprobability,简称为“后验”),也就是将通过贝叶斯定理所求出的解。为了得到后验概率,还需要用到下一个要素:似然(likelihood)。它表示在给定信念的情况下,观察到某一数据的概率,也就是(数据|信念)。最后,需要量化初始信念的概率,即(信念)。这一要素在贝叶...
自由能原理基础:从叶斯定理到主动推理
本次读书会以论文《Astep-by-steptutorialonactiveinferenceanditsapplicationtoempiricaldata》为基础,从贝叶斯定理出发,引入变分推断方法进行近似贝叶斯推断,将感知建模为最小化变分自由能的过程,将行动建模为最小化期望自由能的过程。之后针对部分可观测马尔可夫决策过程通过因子图对其进行表示,并通过消息...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
所以你是什么样的人,贝叶斯定理和公式只会加深你成为一个本来就是那样的人,而不能真正改变一个人。一个人的性格、原生家庭、教育背景、人生遭遇、职业、利益立场、阶级性等很多复杂综合因素,共同决定了一个人要输入什么信息和得出什么结论。甚至一个人把这些都想明白,还是要受限于一个谁也改变不了重力:时代局限...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
朴素贝叶斯是在贝叶斯原理的基础上,假定特征与特征之间相互独立,从而得到了如下朴素贝叶斯的公式:假设公式里的A代表“好瓜”,B代表“色泽青绿”,那么我们可以得到如下几个概率:P(A):历史数据中,统计西瓜为“好瓜”的概率,比如70%P(B):历史数据中,统计西瓜为“色泽青绿”的概率,比如60%...
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。
汇添富基金沈若雨:浅谈投资中的贝叶斯思维
数学中的贝叶斯定理可以直观理解为:“过去经验”加上“新的证据”得到“修正后的判断”。它提供了一种将新观察到的证据和已有的经验结合起来进行推断的客观方法。假设有随机事件A和B,它们的条件概率关系可以用以下数学公式表达:P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
任何一个人,只要找到并理解贝叶斯定理,借助它找到属于自己的人生算法,就有机会突破命运的局限,实现富足自由的人生。今天上午,喻颖正老师做客混沌,带来他多年的思考心得和“人生算法”模型,并通过贝叶斯定理来解释和阐述关于商业决策、人生选择背后的底层逻辑。
如何用贝叶斯方法做定性研究?
下图总结了文章对每件证据E_1-E_6的似然分配,该图显示了相对于每个备选假设,支持EA假设的证据权重。证据的权重越大,那件证据的证明价值就越大,可以更好地评估我们证据的证明价值。这就是贝叶斯证据提供反对有关替代假设的一个说明。第五,根据贝叶斯法则(以下公式)计算假设的后验概率。