统计学神书之后,国内概率论教材的天花板来了!
然而,无论是贝叶斯方法还是频率派方法,都不是普遍适用的.因此,在这本一般性的著作中,我们采用一种更广阔的视角.我们的主题很简单:作为扩展逻辑的概率论.这一新的认知相当于意识到概率论的数学规则不仅仅是计算“随机变量”频率的规则,它们也是进行任何形式的推断(即合情推理)的唯一一致性规则,必须得到广泛的应用....
决策者的决定都是概率练习题
先验概率指初始结论的概率,似然概率指基于最新客观数据得到新的假设概率,后验概率是指新的修改后结论的概率。麦格雷恩告诉我们:“每次系统会被重新计算,后验概率变成下一轮迭代的先验概率。这是一个演化系统,随着新的信息一点点地增加,结论也越来越接近确定无误。”贝叶斯定律给了我们一个数学方法,去更新我们初始的...
机器学习算法与Python实战P7:概率论基础(下)
当试图推导一个变量给定另一个变量的条件概率表达式时,经常出现的一个有用公式是贝叶斯定理。对于离散随机变量X和Y:对于连续随机变量X和Y:假设我们有一个正态分布的随机变量X,其均值未知,我们想从数据中估计这个均值。我们可以使用贝叶斯定理来更新我们对均值的先验知识。假设我们的先验知识是均值??服...
数学悖论系列之四(概率悖论)
贝叶斯定理是一个公式,描述了在给定证据的情况下,如何更新假设正确的概率。在这种情况下,这是我们最初选择的门是后面有车的门的概率(停留是正确的),因为蒙蒂打开了一扇门——门后面有一只山羊:蒙蒂向我们展示了我们没有选择的一个选择是错误的。用贝叶斯定理计算出来的概率同上述枚举法计算出来的结果相一致(图40...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
贝叶斯大脑假说(Bayesianbrainhypothesis)[17]利用贝叶斯概率论将感知表述为一个基于内部模型或生成模型的建构过程。其基本思想是,大脑有一个关于世界的模型[18-22],它试图利用感官输入来优化这个模型[23-28]。这一观点与合成分析(analysisbysynthesis)[20]和认识论自动机(epistemologicalautomata)[19]...
韭菜防割手册:投资不懂“贝叶斯”买遍A股也枉然
贝叶斯定理,作为概率论的一个重大理论支柱,是因为提出了逆向概率的解题思路(www.e993.com)2024年9月7日。所谓的正向概率,逻辑上叫做演绎,就是你自己是上帝,你就是规则,你决定了结果,比如掷色子,你知道只要掷出足够多的次数,出现其中一个面的概率会是六分之一。而逆向概率,与正向概率正相反,逻辑上对应的是归纳,就是你知道了其中的...
贝叶斯神经网络(系列):第二篇
贝叶斯推断是概率论和统计学机器学习中的重要组成部分。它是基于由著名统计学家托马斯贝叶斯给出的贝叶斯定理。在贝叶斯推断中,随着更多证据或信息的出现,假设概率得到更新。另一方面,神经网络可以被认为是模仿人类大脑的端到端系统或一组算法(不是每个人都相信,但它是基础),并试图在数据集中学习复杂的表示来输出结...
概率论的入门指南
P输出的都是概率,假设计算后the的概率为80%,this的概率为75%,此时输入法纠正就把the排在第一,this排在第二。贝叶斯定理在数据分析中是一种常用的手段,除了对日常生活中违背经验主义的各种数据陷阱,它也能广泛应用在机器学习诸如邮件识别、文本分词、拼写检查等场景中。
你到底被概率坑了多久了?也许贝叶斯定理可以帮助你
托马斯贝叶斯神父先来看看贝叶斯定理的定义:贝叶斯定理左边P(A∣B)是当已经确定B事件发生时求A发生的概率,右边的P(A)是A事件发生的概率,P(B∣A)则是已经确定发生了A事件之后B的发生概率,P(B)是B事件的发生概率。通常情况下,等式右边的三个都是“正概率”,这是经典的古典概率类型,很容易根据实际条件来...
先验、后验、经验与体验
贝叶斯定理是表达先验和后验关系的重要数学工具,它描述了如何根据先验概率和新的证据来计算后验概率。具体来说,它使用了条件概率的概念,将新的证据考虑在内,并更新了对事件或假设的概率估计。先验和后验在许多领域中都有广泛应用,例如机器学习、人工智能、贝叶斯统计等。通过不断更新和迭代先验和后验,我们可以更准确...