无公式,讲透贝叶斯定理!
贝叶斯定理是为了逆转事件的时间顺序而提出的一个定理。一般的逻辑是从事件的原因推导出结论,而贝叶斯定理却恰恰相反,是从结论逆向推导原因。更具体地说,在概率的计算中,贝叶斯定理是从事件的结果来推算导致事件发生的原因的概率,而非一般情况下的从原因来推算结果的概率。比如前面的癌症诊断的例子中,我们的推导就是从...
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...
真正的高手,都是贝叶斯主义者
在我看来,贝叶斯定理就是这个世界上最真实的、最有价值的、最接近真理的事物之一。尤其在这个不确定的世界里,真正的高手都是贝叶斯主义者。数学天才伽罗瓦曾说,“一个作者对读者做的最大的恶就是隐藏难点”。打开网易新闻查看精彩图片为了帮助大家更好地理解这句话,我先从一个老人和狗的故事开始说起:有一个...
AI产品经理必知的100个专业术语
贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameTheory)博弈论研究战略情况下的决策...
七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)
贝叶斯定理是朴素贝叶斯算法的数学基础,它描述了在已知先验概率P(类别)的情况下,根据新观测到的证据(特征)来更新后验概率P(类别|特征)的过程。具体表达式为:P(类别|特征)=(P(特征|类别)*P(类别))/P(特征)其中,P(特征|类别)代表在给定类别条件下观察到特定特征的概率,P(类别)是各类别的先验概率...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
适应性共振理论(AdaptiveResonanceTheory,简称ART)是一种关于大脑如何处理信息的神经网络理论(www.e993.com)2024年10月17日。它由StephenGrossberg在20世纪70年代提出,主要描述大脑如何能够在稳定记忆旧信息的同时学习新信息,这一过程称为“适应性共振”。总之,贝叶斯大脑和预测编码的基本主题是,大脑是一个推理引擎,它试图优化导致其感觉输入的概...
行空板MultinomialNB模型实现古诗词作者快速识别|贝叶斯|分类器|...
·定义:MultinomialNB是朴素贝叶斯分类器的一种,专门用于离散型特征(通常是单词计数或词频等文本数据)。·朴素贝叶斯模型:基于贝叶斯定理的一种简单但功能强大的概率分类器,假设特征之间是条件独立的。·多项式模型:适用于特征表示为多项式分布的场景,通常用于文本分类任务,如垃圾邮件检测和文档分类。
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?|研读
所谓的“表征相互作用原理”,规定了表征之间哪些变换规则是有效的。例如,基于概率表示的一个规则是贝叶斯定理,概念表示则对应于各种逻辑规则,向量表示对应于人工神经网络两层之间的前向传播与反向传播的计算,而神经表示涉及到脉冲神经元的激活规则和突触STDP学习规则等。
贝叶斯定理:10个让你更厉害的观念
贝叶斯思维强调信念不是静态的,而是一个随时间和数据不断更新和适应的动态过程。4.简约与全面:奥卡姆剃刀与多维证伪贝叶斯分析教我们如何在复杂性和简单性之间找到平衡,同时从多个角度审视问题。5.因果的新语言:概率作为解释工具通过贝叶斯分析,我们可以用概率作为一种新的工具来理解和解释因果关系。
在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型
我将根据贝叶斯概率来总结知识驱动模型的概念,然后是一个实际教程,以演示将专家的知识转换为贝叶斯模型以进行推理的步骤。我将使用Sprinkler系统从概念上解释过程中的步骤:从知识到模型。最后我将讨论复杂的知识驱动模型的挑战,以及由于质疑和提取知识而可能发生的系统错误。所有示例都是使用python的bnlearn库创建...