贝叶斯推论

最新推荐文章于 2024-06-27 08:10:29 发布
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本文深入探讨了贝叶斯推断中的关键概念——后验分布，并详细解释了如何通过联合分布与条件概率来求解预测分布，为理解机器学习中的不确定性估计提供了数学基础。

p(θ|D)p(θ|D)被称为后验分布

p(θ|D)=p(D|θ)p(θ)p(D)p(θ|D)=p(D|θ)p(θ)p(D)

预测分布p(x|D)=∫p(x,θ|D)dθ=∫p(x|θ)p(θ|D)dθp(x|D)=∫p(x,θ|D)dθ=∫p(x|θ)p(θ|D)dθ
贝叶斯推理（Bayesian inference）
Codefmeister's BLOG
11-25 1万+
Reference: Wikipedia:Bayesian_inference Bayesian inference is a method of statistical inference in which Bayes’ theorem is used to update the probability for a hypothesis as more evidence or information becomes available. Bayesian inference is an impor.
贝叶斯推断（Bayesian Inference）
最新发布
weixin_71288092的博客
03-16 1877
基于贝叶斯深度强化学习（BDRL）协同框架的故障预测与剩余寿命评估（RUL）方法，通过融合不确定性建模、动态策略优化和多源数据协同，实现了从设备状态感知到维护决策的闭环智能。
贝叶斯变分推断
BrilliantAntonio的博客
05-19 5892
贝叶推断是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。贝叶斯推断已经被应用于各行各业。传统的贝叶斯技术需要通过积分来计算后验分布，而伴随着计算机的发展这一问题得到解决。在面对高维的参数空间时，基于蒙特卡洛抽样的方法难以直接评估或样本。而贝叶斯变分推断技术将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，具有更好的收敛性和可扩展性。本文将对贝叶斯变分推断技术做出介绍。
概率论|贝叶斯公式及其推论的理解和运用
算法与编程之美
09-23 1386
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。贝叶斯公式的得来在需要计算事件A在事件B下的条件概率时，...
初探贝叶斯推断
u011638597的博客
03-17 3889
1、问题 “人工智能头条”微信公众号在2018-3-2推送的一篇名为“‘睡觉’还能玩转贝叶斯推断？，没错，就连你开不开灯都猜得出来”，作者利用睡觉和房间的灯开关的关系来讲解简单的贝叶斯推断问题。读了这篇文章后觉得贝叶斯推断很有意思，于是又查了下关于如何理解贝叶斯公式的问题，主要参考了知乎上“你对贝叶斯统计有和理解”这一话题下徐炎琨的回答。首先引用知乎徐炎琨回答中的一个问题，你清楚地明白“明天降水...
Python贝叶斯推论实战指南：Cameron Davidson Pilon的深度解读
资源摘要信息:"《Bayes-for-Hackers:卡梅隆·戴维森·皮隆（Cameron Davidson Pilon）的笔记本》是一本以Python语言为载体，介绍贝叶斯推论方法的应用的笔记本。作者卡梅隆·戴维森·皮隆是一位在数据科学领域有丰富...
贝叶斯推论 python实现
03-31
贝叶斯推论是一种基于概率理论的推论方法，用于计算某个事件的后验概率。Python中可以通过使用贝叶斯公式和相关库来实现贝叶斯推论。 贝叶斯公式如下： P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) 其中，P(A|B)是事件A在B...
用julia写一个贝叶斯推论
04-02
以下是一个简单的贝叶斯推论的 Julia 代码示例： ```julia using Distributions # 数据 observed_data = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1] # 先验分布 prior_distribution = Beta(2, 2) # 后验分布 posterior_...
贝叶斯公式及其推导（文生图LDM，【数学基础】）
qq_51070956的博客
04-15 9039
该定理是基于条件概率的规则来计算事件A在已知事件B发生的条件下发生的概率，即后验概率P(A|B)，它可以由先验概率P(A)、似然度P(B|A)以及B事件本身的概率P(B)来确定。综上所述，正态分布的线性变换保持正态分布特性的原因在于正态分布本身的内在属性允许其通过线性操作后仍能保持相同的分布形态，仅仅是将分布的位置（通过均值移动）和尺度（通过标准差放大或缩小）做了相应的改变。是边际概率或者证据概率，是在只知道信息 I 的情况下，事件 B 发生的概率，它起到归一化的作用，确保后验概率是一个有效的概率分布。
科普文：贝叶斯
为无为，事无事，味无味。
06-27 2443
贝叶斯推断（）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（）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。所谓的贝叶斯方法，起源于贝叶斯生前为了解决“逆概率”问题而写的一篇论文，这篇论文是他死后，他朋友给他发表出来的。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到许多统计学家的诟病。
从贝叶斯定理说开去
dawuafang
10-22 3281
从贝叶斯定理说开去 罗朝辉 (http://kesalin.github.io/) CC 许可，转载请署名并保留出处 简介 贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介： 所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章...
浅谈贝叶斯推断、朴素贝叶斯分类与MCMC
止于至玄
07-06 3626
Thanks Cameron Davidson-Pilon for the great work of Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic programming and Bayesian Inference. Popular Probability Distribution Poisson Distributon Binary Distr...
贝叶斯推断简介
Jie Qiao的专栏
09-22 9226
这篇文章将带你在高处俯瞰贝叶斯的风景。世界是确定的还是随机的？或许穷尽一生我也无法找到答案，但这并不妨碍我们去领略这两个世界风景啊。频率学派认为参数是一个确定的常数，而贝叶斯则认为参数是一个随机变量，本文要讲的正是使用贝叶斯推断的方法，在这不确定的世界中探索。
贝叶斯推理
Cche的博客
02-20 8455
论贝叶斯方法的重要性？ 如今，贝叶斯方法席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯方法的影子。特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。 一、概念阐述 贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则，是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主管判断（即先验概率）进行修正的标准方法。当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发
【实例讲解】贝叶斯推理原理
Sp4rkW的博客
11-05 7639
今天看论文的时候，看到了贝叶斯推理，搜索的时候，正巧搜到了一个大牛的博客，博客中对于贝叶斯推理的进阶实例讲解，真的是非常精彩，这里将自己对贝叶斯推理的收获记录下来。如有理解错误的地方，欢迎指正共同讨论~ 为了一点基础也没有的同学观看方便，这里先介绍一些基本概念 先验概率与后验概率 1、先验概率 定义：直观理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的...
一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断
读芯术的博客
07-29 8580
全文共6415字，预计学习时长20分钟或更长 图片来源：pexels.com/@lum3n-com-44775 贝叶斯推理（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解...
贝叶斯推断--Gibbs Sampling
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BigDiaos的博客
05-19 2万+
贝叶斯推断 gibbs sampling初识
如何通俗理解贝叶斯推断与beta分布？
马同学
07-19 1万+
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 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（1702－1761），18世纪英国数学家，1742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...
贝叶斯（二）贝叶斯推断
君陌的博客
11-28 2778
二、贝叶斯推断 条件方法：基于后验分布（条件分布）的统计推断方法，只考虑当前的样本和数据，与未出现的数据无关。 经典推断方法由于没有把未知量当做随机变量，所以只能从区间上进行变化，如给定一百个随机区间，这个未知量落在区间内的概率被当做推断条件。而贝叶斯推断可以直接把未知量当做随机变量，其落在某个区间内的概率当做推断条件。 贝叶斯估计： 最大后验估计θMD\theta_{MD}θMD​：使后验密度π(θ∣x)\pi(\theta|x)π(θ∣x)达到最大值的θ\thetaθ 后验中位数估计θMe
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