机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
高斯朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从高斯分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用高斯分布的概率公式。高斯朴素贝叶斯适用于数值型连续特征,假设每个特征在给定类别下独立且服从高斯分布(正态分布)。在构建模型时,分别估计每个类别下每个特征的均值和方差,然后基于这些参数计算新的数据点属于各类别的概...
张成思等:国债流动性效应与财政货币政策配合机制
在新引入的参数中,设定公共资本折旧率δG和私人资本折旧率相同,公共资本产出弹性αG则通过贝叶斯估计获得,参考王国静和田国强(2014),设定其先验分布是均值为0.04,标准差为0.03的正态分布。贝叶斯估计结果和脉冲响应分析的图像仍与前述结果保持一致性,论证了本文结论的稳健性。(三)税收规则的设定本文的税率规则借鉴...
R语言具有Student-t分布改进的GARCH(1,1)模型的贝叶斯估计
在存在条件下,峰度的后均值为8.21,中位数为5.84,对区间的95%置信度为[4.12,15.81],表明尾部比正态分布更重。条件峰度的后验正偏是由几个非常大的值(最大模拟值为404.90)引起的。先前的限制和常规改进控制参数addPriorConditions可用于在估计期间对模型参数y施加任何类型的约束。例如,为了确保估计协方差平稳GARCH...
【点宽专栏】基于贝叶斯统计的套利策略(上)
(1)形成先验分布(2)根据贝叶斯公式计算后验分布案例请注意,方差不变下的高斯分布估计,就是在滚动平均!这和我们平时思考没有本质区别,传统价差估计采用滚动方法就是在贝叶斯估计——用新数据更新旧估计。例如在贝叶斯思想里,我用t-30至t-11的数据先估计出先验的价差均值u和方差v,而参数分布的参数就为均值u和...
入门| 贝叶斯线性回归方法的解释和优点
贝叶斯线性回归从贝叶斯学派的观点来看,我们使用概率分布而非点估计来构建线性回归。反应变量y不是被估计的单个值,而是假设从一个正态分布中提取而来。贝叶斯线性回归模型如下:输出y是从一个由均值和方差两种特征刻画的正态(高斯)分布生成的。线性回归的均值是权重矩阵的转置和预测变量矩阵之积。方差是标准差...
...合著综述论文、Nature新子刊创刊首发,这是你常听到的贝叶斯...
该框架带来了很多扩展,包括latentfactordisentanglement(www.e993.com)2024年7月27日。底层的统计模型是一个简单的贝叶斯分层潜变量模型,将高维观测值映射到通过DNN定义的函数假定正态分布的低维潜变量。变分推断被用于近似潜变量的后验分布。然而,在标准变分推断中,我们为每个潜变量引入一个局部变分参数,在这种情况下,计算需求将随着数据样本...
从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石
在处理模型的时候,大部分都需要用到概率分布的形式。贝叶斯定理的模型形式模型形式的贝叶斯定理将使用不同的数学符号。我们将用Θ取代事件A。Θ是我们感兴趣的事件,它代表了参数的集合。因此如果要估计高斯分布的参数值,那么Θ代表了平均值μ和标准差σ,用数学形式表示为Θ={μ,σ}。
不想去健身房的我,最后被贝叶斯分析说服了...
注意:一个有趣的结果(我没有放上具体的数学证明)是,如果我们假设误差项也属于正态分布的话,那么最小二乘估计的结果也是最大似然估计的结果。贝叶斯方法的线性回归不同于最大化似然函数,贝叶斯方法会假设参数服从一个先验分布。根据贝叶斯公式计算出参数后验概率:...
多所知名高校合著综述论文,这是你常听到的贝叶斯统计与建模
该框架带来了很多扩展,包括latentfactordisentanglement。底层的统计模型是一个简单的贝叶斯分层潜变量模型,将高维观测值映射到通过DNN定义的函数假定正态分布的低维潜变量。变分推断被用于近似潜变量的后验分布。然而,在标准变分推断中,我们为每个潜变量引入一个局部变分参数,在这种情况下,计算需求将随着数据样本...
CRPS:贝叶斯机器学习模型的评分函数
连续分级概率评分(CRPS)是一种评分函数,用于将单个真实值与其预测分布进行比较。此属性使其与贝叶斯机器学习相关,其中模型通常输出分布预测而不是逐点估计。它可以看作是众所周知的MAE对分布预测的推广。它具有用于参数预测的解析表达式,并且可以针对非参数预测进行简单计算。CRPS可能会成为评估具有连续目标...