原文:如何通俗理解贝叶斯推断与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 贝叶斯推断 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 贝叶斯 , 世纪英国数学家, 年成为英国皇家学会会员。 贝叶斯认为在实验之前,应根据不同的情况对硬币有所假设。不同的假设会得到不同的推断。 比如和滑不溜手的韦小宝 ...

2018-07-20 11:32 0 1041 推荐指数:

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浅谈推断

一、什么是推断   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·(Thomas Bayes)在1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。    ...

Wed Oct 14 18:28:00 CST 2015 3 8154
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
如何通俗理解 beta 分布

如何通俗理解 beta 分布 一、总结 一句话总结: beta分布可以看作一个概率的概率分布,当你不知道一个东西的具体概率是多少时,它可以给出了所有概率出现的可能性大小。 二、如何通俗理解 beta 分布(转) 转自:如何通俗理解 beta 分布? - 知乎https ...

Mon Jun 29 07:37:00 CST 2020 0 534
如何通俗理解 beta 分布

- SleepyBag的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/30269898/answer/1374596782 作者:SleepyBag 链接:h ...

Thu Jul 08 23:22:00 CST 2021 0 303
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
公式的理解

公式的理解 一、总结 一句话总结: 我们把上面例题中的 A 变成样本(sample) x , 把 B 变成参数(parameter) \theta , 我们便得到我们的公式: $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

Fri Oct 30 18:21:00 CST 2020 0 629
(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
 
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