贝叶斯推断

最新推荐文章于 2025-03-16 23:18:26 发布
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本文介绍了贝叶斯推断的概念，包括条件概率公式和两个案例。首先，通过解释先验概率和后验概率的概念，展示了如何运用贝叶斯公式进行推理。接着，文章讨论了TF-IDF在文本分析中的作用，解释了词频（TF）和逆向词频（IDF）的计算方式，以及它们如何结合以衡量词汇的独特性。

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贝叶斯推断

  • 后叶是问题

  • 先页是历史数据
    P(B|A)
    把A叫做现象
    把B叫做需要推到的原因

    P(A|B) 似然函数

    P(B|A) = P(A|B)

条件概率公式

后叶概率 (一般无法直接计算)      通过先叶概率进行推断(你见过的进行推断)
							似然函数
P = (性别=?|学计算机)		=	(学计算机|性别=男)*p(性别=男)
贝叶斯公式
我们要计算P(A|B)

# 联合概率
P(AB) = P(A|B)P(B)
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贝叶斯（二）贝叶斯推断
君陌的博客
11-28 2660
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
统计学习方法---朴素贝叶斯
最新发布
2403_88150975的博客
04-20 761
P(y)：通过计算每个类别在训练数据中的频率来估计。它反映了在没有任何特征信息的情况下，样本属于某一类别的可能性。
浅谈贝叶斯推断
weixin_33814685的博客
10-14 594
一、什么是贝叶斯推断 　　贝叶斯推断（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·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。 　　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...
贝叶斯推断（一）
Jony0917的专栏
03-12 1892
贝叶斯统计学 统计推断中使用的三种信息： 总体信息：总体分布或总体所属的分布簇信息 样本信息：容量为nnn的样本，以充分统计量T(x1,x2,...,xn)T(x_1,x_2,...,x_n)T(x1​,x2​,...,xn​) 先验信息：依据经验或历史资料，对参数先验所属的分布簇和相关参数做出判断。 基于以上三种信息进行统计推断的统计学称为贝叶斯统计学。贝叶斯学派最基本的观点是：任一未知量θ\thetaθ都可看作随机变量，可用概率分布去描述，这个分布称为先验分布。而频率学派的观点是位置参数为一个固定的
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版带目录 及代码
01-28
《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学...
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版 - PDF
09-15
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。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯...
变分贝叶斯推断matlab代码-Robust-Streaming-Tensor-Factorization:稳健流张量因式分解
06-02
变分贝叶斯推断matlab代码稳健流张量因式分解 此存储库包含与将出现在 IEEE ICDM 2018 上的论文“Variational Bayesian Inference for Robust Streaming Tensor Factorization and Completion”相关的代码。论文作者...
贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法源代码
11-11
《贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法》是一本深入探讨贝叶斯统计理论与实践的书籍，尤其关注其在概率编程中的应用。这本书的配套源代码提供了丰富的实例，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。 贝叶斯推断是一种统计学...
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断
05-02
《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》这本书深入探讨了贝叶斯统计的核心概念和技术，包括概率编程和贝叶斯推断。在IT行业中，这些知识是数据分析、机器学习和人工智能领域的基石。 贝叶斯方法是一种统计学框架，它...
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
03-02
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
【源码】《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》随书源代码
03-29
《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》的完整源代码， 作者：Cameron Davidson-Pilon 翻译：辛愿 钟黎 欧阳婷
贝叶斯推断（Bayesian Inference）
weixin_71288092的博客
03-16 1430
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。
贝叶斯推断：细谈贝叶斯变分和贝叶斯网络
weixin_55252589的博客
01-02 3724
统计推断这件事大家并不陌生，如果有一些采样数据，我们就可以去建立模型，建立模型之后，我们通过对这个模型的分析会得到一些结论，不管我们得到的结论是什么样的结论，我们都可以称之为是某种推断。对于数据和未知参数会建立起关于数据的模型，模型当中会有我们的参数，如果我们把参数看成是确定的未知量。我们就可以用频率学派的观点来进行推断了。此时数据是随机量，参数是确定量，我们用数据来估计参数，也就是构成所谓的，然后用这个统计去对参数进行。我们还会有各种各样的关于这个估计好坏的说法，也就是有各种各样的。
概率论入门：贝叶斯推断
Lemon的博客
12-09 6718
本文我们将介绍参数估计的另一个方法——贝叶斯推断。我同时将展示如何把这个方法看成最大似然的泛化版本，以及在什么情况下两个方法是等价的。 数学定义 在数学上，贝叶斯定理定义为： 其中，P(A|B)表示已知B事件发生的前提下A事件发生的概率（P(B|A)同理，只是A、B事件的角色互换了），P(A)和P(B)是A事件、B事件发生的边缘概率。 例子 数学定义经常太抽象，令人生畏，所以让我们使...
贝叶斯推断估计
wwxy1995的博客
07-22 215
贝叶斯推断简介
糖尾狐的博客
06-12 803
转自 [ 阮一峰博客] 一、什么是贝叶斯推断 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的修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到许多统计学家的诟病。 贝叶斯推断需要大量的计算，因此历史上很长一段时间，无法得到广泛应用。只有在计算机诞生之后，它才获得真正的重视。人们发现，许多统计量是无法事先进行客观判...
贝叶斯推断推断pdf
12-22
贝叶斯推断是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，用来估计参数的概率分布。在推断概率密度函数（PDF）时，贝叶斯推断可以帮助我们根据样本数据来更新对参数的估计，从而得到参数的后验分布。 通过贝叶斯推断，我们...
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