原文链接:http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处:拓端数据部落公众号 在这篇文章中,我将扩展从数据推断概率的示例,考虑 0 和 1之间的所有(连续)值,而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验(和后验)现在是一个 probability density ...
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:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处:拓端数据部落公众号 在这篇文章中,我将扩展从数据推断概率的示例,考虑 0 和 1之间的所有(连续)值,而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验(和后验)现在是一个 probability density ...
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1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。 贝叶斯 ...
1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 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 ...
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 ...
- SleepyBag的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/30269898/answer/1374596782 作者:SleepyBag 链接:h ...
贝叶斯推断之拉普拉斯近似 本文介绍使用拉普拉斯近似方法来求解贝叶斯后验概率分布。在上一篇文章:贝叶斯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 ...
贝叶斯公式的理解 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 , 我们便得到我们的贝叶斯公式: $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...
2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯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 贝叶斯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 ...