贝叶斯定理的颠覆:为什么你永远说服不了阴谋论者?
如果不愿意放弃不合理的先验信念,那么你必须承认,自己并没有以贝叶斯的方式或逻辑推理。我们都有一些非理性的信念,只要不试图用贝叶斯推理证明它们,那就完全没有问题。2与亲戚和阴谋论者争论如果在节假日晚餐时分与亲戚讨论过政治、气候变化或者最喜欢什么电影之类的话题,那么任何人都会有这样的亲身经历:他们在比较...
如何用贝叶斯定理三要素侦破一起犯罪案件?
这个公式可以理解为“后验概率,即给定数据下假设的概率,与的先验概率和在假设下数据概率的乘积成正比”。当想比较两个假设的概率,但的值又不容易计算时,贝叶斯定理的这种形式就非常有用。虽然这无法单独得出一个有意义的假设概率值,但我们仍然能够使用贝叶斯定理的这一形式来比较假设。对假设进行比较,就意味着...
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。特点·简...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
条件概率:一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为表示发生的条件下发生的概率。2)贝叶斯公式简单来说,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...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。
算法人生(9):从“贝叶斯更新”看“战胜拖延”(消极预期版)
贝叶斯定理结合旧猜测和新信息生成新的猜测(后验概率):后验概率是在观察到新数据后,对袋子中红球数量的更新估计(www.e993.com)2024年9月7日。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...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
所以,可以通过贝叶斯定理持续更新对目标函数的估计,所以,贝叶斯体系正在与AI算法日益紧密结合,并广泛应用于机器学习、深度学习、理解自然语言和识别图像等方面。这些年,因为贝叶斯认知和人工智能的融合,具有信念支持的贝叶斯主义(Bayesianism)影响力不断增强:主张一个信念的得以证明的条件是当且仅当这个信念的概率高到合理...
智慧方程“贝叶斯原理”,为什么常常然并卵?
你代入贝叶斯定理来看的话也是如此,任何一个人都会在代入新材料时候,不断筛选符合自己有利条件的信息,以达到“自证”的目的。有一句话是不是很耳熟,“不要听坏人讲道理,否则你会觉得他很有道理”。在自私的人眼中,所有的信息他们都经过裁剪和加工主观化的,就想你要证明你讨厌一个很好的人,也可以找出一万个理由...
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...
大多数人从小到大都是在“全有或全无”的条件下进行推理的。我们很有能力表达对事件的中等程度的信心,但非常不擅长对这些概率进行推理。研究一再表明,普通人的概率思维存在系统性错误。幸运的是,曾经有一个叫托马斯-贝叶斯(ThomasBayes)的人。他在18世纪对概率数学的研究激发了一场运动,我们现在称之为贝...
如何像贝叶斯主义者一样思考
贝叶斯学家经常使用条件概率。当你考虑某些特征在群体的一个子群体中有多普遍时,条件概率就产生了。如果你随机选取一个美国人,他们不太可能喜欢用无酵饼皮、上面涂上普罗维尔奶酪、切成方形的披萨。但如果假设这个人是在圣路易斯长大的,那么他喜欢这样一个怪东西的可能性就要高得多。