原文:贝叶斯推断 && 概率编程初探

. 写在之前的话 x :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也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最 ...

2018-08-20 20:43 2 3031 推荐指数:

查看详情

概率编程:《方法概率编程推断》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
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
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
概率图模型(PGM):网(Bayesian network)初探

1. 从方法(思想)说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度。 1763年,民间科学家Thomas ...

Sat Oct 26 00:48:00 CST 2019 0 2344
概率公式

概率公式 设 $B_{1},B_{2},...,B_{n}$ 是一个完备事件组且都有正概率,则对任一个事件 $A$ 有 $$P(A) = \sum_{i=1}^{n}P(AB_{i}) = \sum_{i=1}^{n}P(B_{i})P(A|B_{i})$$ 将复杂的事件划分为简单 ...

Wed Aug 26 00:26:00 CST 2020 0 908
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM