汇添富基金沈若雨:浅谈投资中的贝叶斯思维
数学中的贝叶斯定理可以直观理解为:“过去经验”加上“新的证据”得到“修正后的判断”。它提供了一种将新观察到的证据和已有的经验结合起来进行推断的客观方法。假设有随机事件A和B,它们的条件概率关系可以用以下数学公式表达:P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)其中,事件A是要考察的目标事件,P(...
贝叶斯学派与频率学派,统计学领域的两大学派:究竟谁正确?
到目前为止,我们看到至少有三种针对概率的观点:传统频率派,以本书作者杰恩斯为代表的客观贝叶斯派,以及以德菲内蒂为代表的主观贝叶斯派.这里将概率的古典定义和统计定义都归到频率派里,因为两者都是用两个数的比值(频率)来定义概率的.贝叶斯派其实还包含经验贝叶斯派等,这里姑且不论.有一个基本的问题:如果将概率论视...
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...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
图1:贝叶斯定理的提出者英国数学家托马斯·贝叶斯(1702-1761)美国辛普森杀妻案美国辛普森杀妻案曾在20世纪90年代引发轰动,辛普森聘请“梦幻律师团”为其辩护。检察官展示出辛普森曾长期家暴妻子的证据,认为这是“谋杀的前奏”。而辩护律师Alan反驳称,美国每年虽有400万妇女遭家暴,但仅1432人被杀,概率...
贝叶斯定理:10个让你更厉害的观念
除此之外,这个神奇的定理还给我们带来如下十个观念,彻底改变了我们看世界的方式。????1.信念的种子:基础比率的力量从一个主观的先验概率开始,贝叶斯定理教会我们如何在不确定性中找到希望的起点。2.粗略也是一种智慧:行动在不完美中也能美好
中泰资管天团|高兰君:从贝叶斯定理出发,给AI的基本面研究划重点
从贝叶斯定理说起有趣的是,生成式AI和股票投资决策的有个重大共同点,都是基于贝叶斯定理(www.e993.com)2024年10月17日。P(A|B)=(P(B|A)*P(A))/P(B)贝叶斯定理大家或许还记得,主要讲关于条件概率的判断,在应用方法上是在主观判断的基础上,进行观测、再根据经验事实不断修正,最后得到条件概率的基础。生成式AI和传统的决策式...
真正的高手,都是贝叶斯主义者-虎嗅网
贝叶斯更新的关键思想是:我们的信念不是固定不变的,而是可以根据新的数据进行更新的。而贝叶斯公式提供了一个理论框架,指导我们如何根据新的数据更新我们的信念。概括而言,就是:保持开放;灰度思考;先干为敬。策略二:快速行动和迭代,打造“知行一体”的反馈飞轮...
量子贝叶斯算法的金融应用
由于贝叶斯网络是通过真实量子计算机的量子比特之间的纠缠关系来构建节点之间的单向关系,我们以总债权/总资产和不稳定存款/总负债的单向影响关系举例。假设总债权/总资产单向影响不稳定存款/总负债,且前者高导致后者高的概率为0.988,前者低导致后者也低的概率为0.571。对于初始的节点总债权/总资产假设有一个初始的分布...
【机器学习基础】深入浅出经典贝叶斯统计
这样一个简单的例子可以在联合概率,的二维空间中图形化表示:广义贝叶斯定理可以看作是一种学习规则,当有新信息时更新我们的知识:图中隐含的时间线衍生出了后验和先验概率等术语,尽管没有要求先验是基于“新”数据之前收集的数据。即使贝叶斯推理问题听起来很简单,但可能很难做对,所以在推理之前,清楚地说明你...
清华大学朱军:贝叶斯学习回顾与最新进展|YEF 2020
所以在大数据的场景下,大概有两个方面的发展,一是从处理Batch到处理Mini-batch,贝叶斯方法在理论上非常适合处理这种“流”数据或者是Online推断,由于每一步的后验分布并不能精确的计算,所以发展了许多近似方法。二是从集中计算到分布式。贝叶斯定理本身非常适合分布式,当数据分布在多个机器上,可以对每个局部的数据...