大脑是贝叶斯吗？
通过贝叶斯算法了解我们的大脑认知过程，实际上反过来也可以通过对自己的认识机制反思去真正理解贝叶斯定理。 贝叶斯推理是一种根据新证据经验更新信念的方法，利用概率捕获这些信念的强度。因此，它与频率
5 年 前
什么是检察官的谬误？
谬误。这个非常著名的问题揭示了我们逻辑思维方式中的一个漏洞。混淆了两种条件概率：发生了 B 条件情况下的 A 的发生概率；发生了 A 条件情况下的 B 的发生概率。
贝叶斯定理是用来描述两个条件
6 个月 前
通俗易懂讲解贝叶斯论和频率论两者之间的区别？
。
贝叶斯观点是主观的，将概率视为某种“信念程度”或“赌博几率”。例如，两个人可能对他们对硬币的看法（先验概率）有不同的信念，从而进入抛硬币实验。在收集了数据/证据的实验之后，人们根据贝叶斯定理更新了
2 年 前
认知谬论：维特根斯坦的尺子
每一个现实都装进自己的核心概念所定义的空间里，不如有时检查一下对其中一些核心概念的修补是否能以更好的方式解释这个现实。 参考 贝叶斯定理
2 年 前
使用 PyMC 进行简单的欺诈检测
斯统计学 贝叶斯统计学是统计学的一个分支，它利用贝叶斯定理来更新我们对一个假设的概率的信念，因为有了新的数据。贝叶斯定理指出，在某些数据（D）的情况下，一个假设（H）的概率等于在假设（D|H）的
1 年 前
贝叶斯深度学习简介
在本教程中，我们将学习贝叶斯深度学习的简介。神经网络的概率可以通过使用贝叶斯接口来检查。我们可以通过对标准神经网络工具的简单修改来近似这个概念问题。
贝叶斯定理是数据科学的一部分。它还包括以下
1 个月 前
普通算法面试已经Out啦！机器学习算法面试出炉 - kdnuggets
，如果它太高，则可能只用几个样本就忽略了类。 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器是一种受贝叶斯定理启发的分类技术，其陈述以下等式： 由于天真的假设（因此得名），变量在给定类的情况下是独立的，因此
3 年 前
贝叶斯回归简介
思想：
贝叶斯原理
一旦考虑了所有可用信息，贝叶斯定理就提供了事件的先前机会和后续机会之间的联系。
最大似然估计 (MLE)
它寻找为观测数据提供最有可能拟合假定模型的参数值。MLE
1 个月 前