Публикации по теме 'bayesian-statistics'
Введение в байесовское глубокое обучение
Теорема Байеса имеет фундаментальное значение для области науки о данных, состоящей из таких дисциплин: информатика, математическая статистика и вероятность. Он используется для расчета вероятности возникновения события на основе соответствующей имеющейся информации. Байесовский вывод тем временем использует теорему Байеса для обновления вероятности гипотезы по мере появления дополнительных данных. Но как модели глубокого обучения могут получить пользу от байесовского вывода? В..
Можете ли вы сделать лучшую мышеловку?
В процессе обучения и улучшения навыков кодирования мне поручили сделать немыслимое… создать алгоритм прогнозного моделирования, имитирующий наивный байесовский классификатор.
Формула байесовской вероятности не сложна, она требует только 3 значения.
Я не буду вдаваться в подробности, но каждый раз, когда вы видите большую букву «П», это вероятность. Вероятность, которую вы хотите, находится слева от знака равенства, а все остальное — это то, что вам нужно, чтобы предоставить формулу...
Байесовское моделирование: от априорных правдоподобий к апостериорным распределениям
Помимо традиционных подходов: изучение глубины байесовского вывода в сложных моделях
В байесовском анализе мы можем представить процесс как уход за садом, заполненным разветвленными дорожками данных. Этот сад представляет различные возможности или последовательности событий, которые мы рассматриваем. Каждый путь представляет собой другую гипотезу или объяснение наблюдаемых данных.
Собирая информацию и узнавая больше о том, что на самом деле произошло, мы начинаем подрезать ветки в..
Как я научился перестать беспокоиться и полюбить неопределенность
Это письменная версия моего выступления на конференции Software Guru’s DataDay 2017, оригинальные слайды (на испанском языке) можно найти здесь
Люди и неопределенность
С первых дней своего существования у людей были важные, часто антагонистические отношения с неопределенностью; мы пытаемся убить его везде, где находим. Без объяснения многих природных явлений люди изобрели богов, чтобы объяснить их, и, не имея уверенности в будущем, они консультировались с оракулами.
Роль оракула..
Байесовское мышление
Томас Байес - математик, философ и священник. Он упомянул теорему Байеса в своей работе, но не опубликовал ее. Метод Наивного Байеса также используется в машинном обучении и очень успешно классифицирует спам-сообщения.
Люди могут иметь представления о любом предмете, например о завтрашнем дожде, выигрыше в лотерею, получении высоких оценок на экзамене, экономии, ударе молнии.
Люди часто действуют интуитивно. Они не применяются непосредственно к статистике или математике при..
Теорема Байеса и футбол
Эта статья была опубликована в рамках Блогатона по науке о данных , проводимого analyticsvidhya.com
Введение
Предположим, вы находитесь в компании на собеседовании при приеме на работу, и ваш друг пришел на собеседование раньше вас. Вы оцениваете свои шансы быть выбранными как низкие, но когда вы слышите от своего друга, что собеседование было довольно легким, и он/она считает, что у них есть хорошие шансы быть выбранными, не переоцените ли вы и свои шансы? Ну, это суть теоремы..
КАК БАЙЕССКАЯ СТАТИСТИКА ПОНИМАЕТ МЕНСТРУАЛЬНЫЙ ЦИКЛ ЖЕНЩИН ЛУЧШЕ, ЧЕМ ЧЕЛОВЕК
Я писал о генеративном моделировании и в настоящее время изучаю байесовские методы моделирования реальных проблем. В этой статье рассказывается о прогнозировании продолжительности последовательного менструального цикла у женщин с использованием модели байесовской иерархии, поскольку она играет очень важную роль в управлении бесплодием и естественном планировании семьи.
По сути, в менструальном цикле 4 фазы, и прогнозирование продолжительности этих фаз имеет большое значение для..
