`
oywl2008
  • 浏览: 1053897 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 广州
社区版块
存档分类
最新评论

什么是贝叶斯推断

 
阅读更多

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,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。

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。只有计算机诞生以后,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断的,而互联网时代出现的大型数据集,再加上高速运算能力,为验证这些统计量提供了方便,也为应用贝叶斯推断创造了条件,它的威力正在日益显现。

二、贝叶斯定理

要理解贝叶斯推断,必须先理解贝叶斯定理。后者实际上就是计算”条件概率”的公式。

所谓”条件概率”(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。

 

http://www.cricode.com/1112.html

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版带目录 及代码

    《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

    《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...

    贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法源代码

    《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 - 中文版

    本书基于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分析的前提下,有效地解决问题。书中...

    贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版 - PDF

    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...

    贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断

    本书基于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分析的前提下,有效地解决问题。书中...

    贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版

    本书基于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分析的前提下,有效地解决问题。书中...

    贝叶斯统计推断介绍

    贝叶斯统计推断介绍

    贝叶斯方法++概率编程与贝叶斯推断+中文版

    贝叶斯方法++概率编程与贝叶斯推断+中文版。。。。。。

    统计经典贝叶斯推断论文

    贝叶斯推断是概率论中的一种推断方法,其特点是通过先验概率和新的证据或数据来更新对某一事件的概率评估。该方法在统计学、机器学习、数据分析等领域具有广泛的应用。 贝叶斯推断起源于英国牧师、数学家托马斯·...

    【源码】《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》随书源代码

    《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》是一本深入探讨贝叶斯统计学和概率编程的书籍,由Cameron Davidson-Pilon撰写。这本书的随书源代码提供了丰富的实践示例,帮助读者更好地理解和应用书中的理论。源码的提供者...

    贝叶斯统计推断 统计学习

    在统计学习中,贝叶斯推断被广泛应用,特别是在处理不确定性和数据信息不完整时,贝叶斯方法能够提供一种灵活的框架来更新和调整概率判断。 贝叶斯定理的提出,虽然在其生前未被正式发表,但在贝叶斯去世后,由其...

    贝叶斯统计推断 PDF

    在贝叶斯推断中,先验分布的选择是一个关键步骤。先验分布反映了在收集数据之前对参数的知识或信念。常用的先验分布选择方法包括共轭分布法、杰弗莱原则和最大熵原则。这些方法各有其优缺点,选择合适的先验分布需要...

    贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码

    本资料主要探讨了概率编程与贝叶斯推断的概念,并提供了相关的代码实例,帮助读者深入理解并掌握这些理论知识。 首先,我们来详细了解贝叶斯方法。贝叶斯方法的核心是贝叶斯定理,它描述了在已知观测数据的情况下,...

    变分贝叶斯推理(平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM 算法,KL 散度,变分估计,变分消息传递)

    贝叶斯推断的核心是贝叶斯定理,它表明后验概率是先验概率和似然函数的乘积除以归一化常数(边缘似然或证据)。 EM算法(Expectation-Maximization算法)是一种迭代方法,用于含有隐变量的概率模型参数的最大似然...

    贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断

    贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics