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贝叶斯公式 ?

  • Listed: 23 May 2021 11 h 40 min
  • Expires: 9614 days, 7 hours

Description

https://zh.wikipedia.org/wiki/贝叶斯定理

贝叶斯定理 – 维基百科,自由的百科全书
https://zh.wikipedia.org/wiki/贝叶斯定理
貝葉斯定理(英語:Bayes’ theorem)是概率論中的一個定理,描述在已知一些条件下,某事件的发生機率。比如,如果已知某癌症与寿命有关,使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄,来更加准确地计算出他罹患癌症的機率。

https://www.youtube.com/watch?v=vlAdYt_8d9A

贝叶斯公式 – YouTube

贝叶斯公式.

https://blog.csdn.net/ITShang/article/details/77930453

贝叶斯公式及例题_ITShang的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/ITShang/article/details/77930453
数据分析校招笔试中常常出现贝叶斯公式题目: 贝叶斯公式及例题.

https://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/

数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法 – 刘未鹏 | Mind Hacks

数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法


这个就是所谓的贝叶斯奥卡姆剃刀(Bayesian Occam’s Razor),因为这个剃刀工作在贝叶斯公式的 我们用贝叶斯公式来形式化地描述这个问题,令 X 为字串(句子),Y 为词串(一种特定的分词假设)。 我们就是需要寻找使得 P(Y|X) 最大的 Y ,使用一次贝叶斯可得:

https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html

全概率公式、贝叶斯公式推导过程 – ohshit – 博客园
https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html
设 B1,B2,…是样本空间Ω的一个划分,A为任一事件,则: 上式即为全概率公式(formula of total probability). 2.全概率公式的意义在于,当直接计算P(A)较为困难,而P(Bi),P(A|Bi) (i=1,2,…)的计算较为简单时,可以利用全概率公式计算P(A)。 (4)贝叶斯公式.

https://seeing-theory.brown.edu/bayesian-inference/cn.html

看见统计 – 统计推断:贝叶斯学派
https://seeing-theory.brown.edu/bayesian-inference/cn.html
贝叶斯公式. 假设你最近去看了医生,并决定检查一下自己有没有得一种罕见的疾病。 如果你很不幸地收到了阳性的结果,你可能最想知道的是已知这个检查结果,我真的得了这种病的概率是多少? 贝叶斯统计的核心思想是利用观察到的数据来更新先验信息。

https://www.ptwxz.com/bookinfo/9/9883.html

贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计 | SnailTyan
noahsnail.com/2018/05/17/2018-05-17-贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计/
贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到,读文章的时候还感觉挺明白,但独立思考时经常会傻. 贝叶斯学派并不从试图刻画「事件」本身,而从「观察者」角度出发。

https://leovan.me/cn/2020/06/bayesian-optimization/

贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) – Leo Van | 范叶亮
https://leovan.me/cn/2020/06/bayesian-optimization/
贝叶斯优化 (Bayesian Optimization). 本文内容主要参考自: 1. 从高斯分布到高斯过程、高斯过程回归、贝叶斯优化 2. A Visual Exploration of Gaussian Processes 3. Gaussian Process Regression 4. Exploring Bayesian Optimization.

https://hinative.com/en-US/questions/17279249

贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介 – 阮一峰的网络日志
www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html
一年过去了,我读了一些概率论文献,逐渐发现贝叶斯推断并不难。 原理的部分相当容易理解,不需要用到高等数学。 将这个公式代入上一节的条件概率公式,就得到了条件概率的另一种写法: 四、贝叶斯推断的含义.

https://www.leiphone.com/news/201701/13iyBwtzlcaCx4QX.html

贝叶斯机器学习到底是什么? 看完这篇你就懂啦 | 雷锋网
https://www.leiphone.com/news/201701/13iyBwtzlcaCx4QX.html
而归根结底,就得到了这样一个著名的公式: 此外,对于小数据而言,最重要的是量化不确定性,这也正是贝叶斯方法所擅长的。 而贝叶斯方法——尤其是 MCMC——通常计算量巨大,这又与小数据是共存的。

 

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