原文:浅谈贝叶斯推断

一 什么是贝叶斯推断 贝叶斯推断 Bayesian inference 是一种统计学方法,用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理 Bayes theorem 的应用。英国数学家托马斯 贝叶斯 Thomas Bayes 在 年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。 贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上,也就是说,你可以不需要客观证据,先估计一个值,然后根据实际结果不断修 ...

2015-10-14 10:28 3 8154 推荐指数:

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推断 && 概率编程初探

1. 写在之前的话 0x1:推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论。小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在。于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了。接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了。接下来更难的测试用例 ...

Tue Aug 21 04:43:00 CST 2018 2 3031
浅谈朴素

公式   公式由英国数学家 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为:P ...

Sun Oct 27 05:22:00 CST 2019 0 1175
推断之拉普拉近似

推断之拉普拉近似 本文介绍使用拉普拉近似方法来求解后验概率分布。在上一篇文章:推断之最大后验概率(MAP)中介绍了使用点估计法来求解后验概率分布,在文章中定义了后验概率分布公式: \[p(w|t,X)=\frac{p(t|X,w)p(w)}{p(t|X ...

Mon Apr 16 05:08:00 CST 2018 0 4729
(main)统计 | 贝叶斯定理 | 推断 | 线性回归 | Bayes' Theorem

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果。 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新 ...

Thu Apr 05 19:33:00 CST 2018 0 3137
如何通俗理解推断与beta分布?

有一枚硬币(不知道它是否公平),假如抛了三次,三次都是“花”: 能够说明它两面都是“花”吗? 1 推断 按照传统的算法,抛了三次得到三次“花”,那么“花”的概率应该是: 但是抛三次实在太少了,完全有可能是运气问题。我们应该怎么办? 托马斯· ...

Fri Jul 20 19:32:00 CST 2018 0 1041
推断之最大后验概率(MAP)

推断之最大后验概率(MAP) 本文详细记录后验概率分布的数学原理,基于后验概率实现一个二分类问题,谈谈我对推断的理解。 1. 二分类问题 给定N个样本的数据集,用\(X\)来表示,每个样本\(x_n\)有两个属性,最终属于某个分类\(t\) $t=\left ...

Sun Apr 15 04:04:00 CST 2018 9 3008
概率编程:《方法概率编程与推断》中文PDF+英文PDF+代码

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而,大多数图书讨论贝叶斯推理,依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子,使没有强大数学背景的人无法接触。《方法概率编程与推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理,把理论和编程实践结合起来,使大多数程序员都可以入门并掌握。通过强大的Python语言 ...

Wed Jun 05 19:08:00 CST 2019 0 650
和朴素是啥

目录 一、 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素 三、朴素是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉平滑 半朴素 一、 ...

Mon Mar 30 23:21:00 CST 2020 2 2567
 
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