原文:拓端tecdat|PYTHON贝叶斯推断计算:用BETA先验分布推断概率和可视化案例

原文链接:http: tecdat.cn p 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 和 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 function pdf 而不是probability mass function pmf 。 我考虑了从数据序列推断 p ,即零的概率: ...

2021-10-27 22:08 0 111 推荐指数:

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如何通俗理解推断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 && 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
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
 
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