【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,...
他坚信这 6 页纸能为他敲开欧洲最伟大的那些数学家的大门
从1820年开始,阿贝尔就着手研究一般五次方程,并且已经证明了不可解定理。1824年,他自己出钱印刷发表了这个证明。为了节省开支,他把这个证明压缩到只有6页纸,因此牺牲了证明过程中的连贯性。尽管如此,他坚信这6页纸能为他敲开欧洲最伟大的那些数学家的大门。当然,事情并不像他想象的那样。阿贝尔在准备拜访...
贝叶斯定理的颠覆:为什么你永远说服不了阴谋论者?| 返朴
先来看贝叶斯因子,现在假定两个假设的先验胜率相等。似然比则可以用下式表示:所得的结果可以告诉我们,朋友声称自己有超能力的说法在解释数据方面要比你的假设好多少(或差多少)。在这个例子中,为简洁起见,我们将使用变量BF来表示“贝叶斯因子”。由于朋友在10次中预测对了9次,因此我们可以得到如下的计算结果:所得...
最优控制思考错了? What Is Optimal about Motor Control
通过诉诸完备类定理(Brown,1981;Robert,1992),可以建立成本函数和先验信念之间的等价关系。该定理表明,任何行为至少对于某个先验信念和成本函数而言都是贝叶斯最优的。然而,这对并不一定是唯一的,这意味着可以交换先验信念和成本函数来产生相同的运动行为。这在主动推理中被利用,以提供一种可以被视为具有运动反射的预测...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
三、贝叶斯原理并不是理工版心灵鸡汤,是方法论而不是哲学其实贝叶斯原理之所以火,是因为贝叶斯定理讲的是一个人不从脑袋“定见”或者从书本之中的“权威”出发,一切从实际(我所得到的教训或者我所接触到真实信息)出发,不断推翻头脑的“定见”或者成见,不断去综合了反馈的新见识,然后确立一个新的“认知”的过程。
贝叶斯定理的颠覆:为什么你永远说服不了阴谋论者?
先来看贝叶斯因子,现在假定两个假设的先验胜率相等(www.e993.com)2024年7月25日。似然比则可以用下式表示:所得的结果可以告诉我们,朋友声称自己有超能力的说法在解释数据方面要比你的假设好多少(或差多少)。在这个例子中,为简洁起见,我们将使用变量BF来表示“贝叶斯因子”。由于朋友在10次中预测对了9次,因此我们可以得到如下的计算结果:...
贝叶斯的缺点
贝叶斯方法是一种统计学习方法,通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子:1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择,先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常...
量子贝叶斯算法的金融应用
贝叶斯网络在使用过程中主要分为两个阶段:学习和推断。其核心是首先利用历史数据,通过一些参数估计方法,学习到节点之间的条件概率,而后使用贝叶斯定理计算出后验概率,然后利用概率关系推断各个变量的状态,完成相应的任务,具体而言:第一,在学习阶段,利用已有的数据来估计节点之间的条件概率。该阶段可以通过点估计或者贝叶斯...
算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
贝叶斯定理的公式是:后验概率=(似然函数×先验概率)/证据概率。其中,证据概率是观测到的新数据的总概率,它通常是一个归一化因子,确保后验概率之和为1。在这个例子中,我们会计算每个红球数量假设下的后验概率。后验概率越高,说明这个假设越接近真实情况。
概率是人生的指南 | 普通人如何利用「贝叶斯思想」提高概率推理...
你可能在谈话中听到过“贝叶斯”的说法,或者在新闻报道中听到过。贝叶斯主义的核心是一种概率推理工具包,它告诉你如何用数字衡量置信度,如何测试这些置信度是否合理,以及随着时间的推移如何管理这些置信度。最后一部分很重要,因为对于任何给定的说法,你在某些时候都可能比在其他时候更有信心。