数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?
离散程度度量:极差、方差、标准差、四分位数间距。分布形状度量:偏度(描述数据分布的不对称性)、峰度(描述数据分布的尖锐度或平坦度)。概率论基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀分布)。推断统计点估计与区间估计:用样本统...
升维思考,降维行动
--本文提及的朴素贝叶斯分类,底层的原理(可感知的那部分)是想通的。????????而行动本身,往往是降维的。从数学的角度看,我们需要一个(相对)最优概率;??????从物理的角度看,系统需要(相对)最低势能状态;??????????从决策的角度看,人类必须采取行动并接受一个黑白分明的结果。多面骰子...
AI小分子药物发现的「百科全书」,康奈尔、剑桥、EPFL等研究者综述...
分布学习旨在通过对给定数据集分子的概率分布建模来描述数据的分布,从而从学习到的分布中采样新分子。条件生成(conditionalgeneration)属性条件生成(property-conditionedgeneration):生成具有特定属性的结构,可以为一个文字的描述,或者一个具体属性的数值。分子子结构条件生成(molecular(sub)structure-conditioned...
智驾的性价比之选:媲美激光的4D毫米波雷达
目前多传感器融合的算法有贝叶斯准则法、卡尔曼滤波法、D-S证据理论法、人工神经网络法等。3.广义的数据融合分为五级,前三个层次适用于任意多传感器信息融合系统。美国“数据融合联合实验室”在防御系统中通用的数据融合处理模型将数据融合分为五级。在信息融合的五级模型中,第一个层次为检测判决融合;第二个层次为...
真正的高手,都是贝叶斯主义者-虎嗅网
贝叶斯思想强调快速迭代、快速行动。只有通过实践,我们才能得到反馈,从而不断学习和进步。我们总是说“知行合一”,但这个词到底啥意思呢?知行合一,简称知行,是明朝政治家、哲学家王守仁阐述的一种哲学与世界观的方法。在知与行的关系上,王守仁从“天地万物本吾一体”出发,强调要知,更要行,知中有行,行中有知...
Alex Graves新作贝叶斯流网络,解决离散数据生成问题,满论文都是...
Receiver分布给定Sender分布和输出分布,Receiver分布可以表述为:由上式可得,Receiver分布有两个不确定来源,即Sender分布和输出分布(www.e993.com)2024年10月17日。贝叶斯更新对于给定的参数θ,参数更新的方式如下所示,其中y为Sender样本,α为准确率:得到贝叶斯更新分布:...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
桥水基金使用了一种称为"贝叶斯加权"的决策过程,这个过程明确地将贝叶斯推理纳入了决策过程中。该公司使用算法来分配决策权重,这是一种基于贝叶斯推理的决策过程,对于每一个决策,该公司都会将决策者的可靠性、专业知识等因素考虑进来,然后根据这些因素分配权重,最终做出决策。
...合著综述论文、Nature新子刊创刊首发,这是你常听到的贝叶斯...
贝叶斯统计是基于贝叶斯定理的数据分析和参数估计方法,其独特性在于统计模型中的观测和未观测参数是基于联合概率分布的,即先验分布和数据分布。典型的贝叶斯工作流程包括三个主要步骤(参见下图1):通过先验分布捕捉统计模型中给定参数的可用知识,这通常是在数据收集之前确定的;利用观测数据中可用参数的信息确定似然函数;利...
成功的贝叶斯定律
第一,正态分布。这个世界上,任何事物都有好的,也有坏的。并且,极好和极坏的都少,最多的是不好不坏,普普通通的。比如人,可以说大部分人都是普通人,极其优秀的人和极其恶劣的人都很少。根据普通分布原理,我们能遇到的大部分人都是普通人,遇到好人和坏人的情况都不多。比如公司,上市公司里面有好的公司,就有烂...
贝叶斯自举法Bayesian Bootstrap
贝叶斯自举就是这个问题的答案。贝叶斯自举Bayesianbootstrap是由Rubin(1981)提出的,它基于一个非常简单的想法:为什么不画一个更平滑的权重分布?多项式分布的连续等价是狄利克雷分布。下面的图绘制了一次观测的多项和狄利克雷权重的概率分布(它们分别是泊松分布和伽马分布)。