貝葉斯推斷 && 概率編程初探
1. 寫在之前的話 0x1：貝葉斯推斷的思想 我們從一個例子開始我們本文的討論。小明是一個編程老手，但是依然堅信bug仍有可能在代碼中存在。於是，在實現了一段特別難的算法之后，他開始決定先來一個簡單的測試用例，這個用例通過了。接着，他用了一個稍微復雜的測試用例，再次通過了。接下來更難的測試用例 ...
原文：淺談貝葉斯推斷
一 什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷 Bayesian inference 是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。它是貝葉斯定理 Bayes theorem 的應用。英國數學家托馬斯 貝葉斯 Thomas Bayes 在 年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷與其他統計學推斷方法截然不同。它建立在主觀判斷的基礎上，也就是說，你可以不需要客觀證據，先估計一個值，然后根據實際結果不斷修 ...
2015-10-14 10:28 3 8154 推薦指數：
相關推薦
淺談朴素貝葉斯
貝葉斯公式 貝葉斯公式由英國數學家貝葉斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 發展，用來描述兩個條件概率之間的關系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法則，可以立刻導出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可變形為：P ...
貝葉斯推斷之拉普拉斯近似
貝葉斯推斷之拉普拉斯近似 本文介紹使用拉普拉斯近似方法來求解貝葉斯后驗概率分布。在上一篇文章：貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP)中介紹了使用點估計法來求解后驗概率分布，在文章中定義了后驗概率分布公式: \[p(w|t,X)=\frac{p(t|X,w)p(w)}{p(t|X ...
（main）貝葉斯統計 | 貝葉斯定理 | 貝葉斯推斷 | 貝葉斯線性回歸 | Bayes' Theorem
2019年08月31日更新 看了一篇發在NM上的文章才又明白了貝葉斯方法的重要性和普適性，結合目前最火的DL，會有意想不到的結果。 目前一些最直覺性的理解： 概率的核心就是可能性空間一定，三體世界不會有概率 貝葉斯的基礎就是條件概率，條件概率的核心就是可能性空間的縮小，獲取了新 ...
如何通俗理解貝葉斯推斷與beta分布？
有一枚硬幣（不知道它是否公平），假如拋了三次，三次都是“花”： 能夠說明它兩面都是“花”嗎？ 1 貝葉斯推斷 按照傳統的算法，拋了三次得到三次“花”，那么“花”的概率應該是： 但是拋三次實在太少了，完全有可能是運氣問題。我們應該怎么辦？ 托馬斯·貝葉斯 ...
貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP)
貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP) 本文詳細記錄貝葉斯后驗概率分布的數學原理，基於貝葉斯后驗概率實現一個二分類問題，談談我對貝葉斯推斷的理解。 1. 二分類問題 給定N個樣本的數據集，用\(X\)來表示，每個樣本\(x_n\)有兩個屬性，最終屬於某個分類\(t\) $t=\left ...
概率編程:《貝葉斯方法概率編程與貝葉斯推斷》中文PDF+英文PDF+代碼
貝葉斯推理的方法非常自然和極其強大。然而，大多數圖書討論貝葉斯推理，依賴於非常復雜的數學分析和人工的例子，使沒有強大數學背景的人無法接觸。《貝葉斯方法概率編程與貝葉斯推斷》從編程、計算的角度來介紹貝葉斯推理，把貝葉斯理論和編程實踐結合起來，使大多數程序員都可以入門並掌握。通過強大的Python語言 ...
貝葉斯和朴素貝葉斯是啥
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例：長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...