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 ...
. 寫在之前的話 x :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也通過了,這時,小明開始覺得這段代碼出現bug的可能性大大大大降低了.... 上面這段白話文中,已經包含了最 ...
2018-08-20 20:43 2 3031 推薦指數:
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 ...
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1763年發表的一篇論文中,首先提出了這個定理。 貝葉斯 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24084 原文出處:拓端數據部落公眾號 在這篇文章中,我將擴展從數據推斷概率的示例,考慮 0 和 1之間的所有(連續)值,而不是考慮一組離散的候選概率。這意味着我們的先驗(和后驗)現在是一個 probability density ...
全部定義 邊際似然 marginal likelihood (ML) 邊際似然計算算法實例 《Marginal likelihood calculation with M ...
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 ...
1. 從貝葉斯方法(思想)說起 - 我對世界的看法隨世界變化而隨時變化 用一句話概括貝葉斯方法創始人Thomas Bayes的觀點就是:任何時候,我對世界總有一個主觀的先驗判斷,但是這個判斷會隨着世界的真實變化而隨機修正,我對世界永遠保持開放的態度。 1763年,民間科學家Thomas ...
全概率公式 設 $B_{1},B_{2},...,B_{n}$ 是一個完備事件組且都有正概率,則對任一個事件 $A$ 有 $$P(A) = \sum_{i=1}^{n}P(AB_{i}) = \sum_{i=1}^{n}P(B_{i})P(A|B_{i})$$ 將復雜的事件划分為簡單 ...