重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...
(1)近似贝叶斯推理相当于特定约束下的熵最大化(定理4.1和4.2),(2)该约束充当系统的潜力,其描述由熵的梯度上升给出(定理4.3和6.2),并且(3)这种约束以与规范场与物质场相互作用相同的方式塑造推理过程的动力学(定理6.1)。除了围绕自由能原理的现有框架之外,这些结果推动我们对复杂系统和非平衡随机性...
运气好的人,其实是学会了这套公式
这种概率,你可以根据以往经验得出,也可以根据分析计算得出。这,就是贝叶斯定律里的一个核心概念:先验概率。现在,再看回那第1个玩家。请问,他要怎么猜,赢的概率会更大?至少,先要让自己选择玩硬币吧。在没有特殊情况时,一枚硬币投出正面和反面的概率,就是1/2,无论猜哪个,赢的概率都是50%。而猜对一...
【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,...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
索洛利用余值法公式计算了美国40年间有关数据,并证明要想加速经济发展、提高劳动生产率,就必须加速技术进步而不应一味追求增加资本的投入量。1988年莫里斯·阿莱斯莫里斯·阿莱斯(MauriceAllais)因其在市场理论及资源有效利用方面做出了开创性贡献而获得诺贝尔奖,他是第一个获诺贝尔经济学奖的法国学者。阿莱斯发展...
一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例
后验概率P(y∣X)的计算公式为:其中P(y)是类别的先验概率。联邦学习工作流程数据分配:将训练数据分配给多个客户端。本地训练:每个客户端训练一个本地高斯NB模型。参数聚合:服务器从客户端聚合模型参数。全局模型评估:服务器在测试数据上评估聚合模型。
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(www.e993.com)2024年10月17日。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...
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。迭代更新:有更多数据时,继续用新的猜测代替旧的...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
一个人是否能够做到完全否认自己之前信念,甚至更新自己的世界观,这很难!就像贝叶斯本人不会用这个定理去证明上帝不存在来更新自己的信念一样。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...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
在此我不讨论计算过程,而是要关注这个游戏给我们的启发——与其来回分析,不如直接行动,多取几次卡片。也就是说,“贝叶斯定律的第一把铲子”告诉我们,接受不确定性,用概率思维来决策和行动——少解释,多计算、少讨论,多行动、少后悔,多进步。以埃隆·马斯克为例。大家都说马斯克是“商业天才”,为什么马斯克如此厉...
高山:有关科学网一篇概率问题的再讨论-概率问题与贝叶斯定理-新闻...
我认为作者的计算也是错误的,贝叶斯的观念,简单来说,就是用观察的数据来修正先验概率,以得到后验概率,但是数据必须大,而且无偏,一两次修正,基本概率变化不大。贝叶斯修正得到的后验概率应该是针对人群的,也就是对P(A)进行修正,对于王宏这个人,不是能用贝叶斯概率修正的,具体的公式推导我就不写了。全文阅读...