影片如下:一、背景介紹在白板推導的開篇中講過機器學習分為兩個派系:機率角度 最佳化問題迴歸問題:模型:策略:loss function:演算法(解法):解析解:數值解:SVM(分類問題):模型:策略:loss function:演算法:拉
from=search&seid=13900492311165502242《統計計算》:基礎主要講離散和連續隨機數的生成,難點的主要是EM、boostrap、MCMC、凸最佳化、模擬退火那些,其中MCMC是對複雜分佈取樣的好方法,目
本文末尾附錄中給出了具體的原因 :-)給定一些資料,求對應的高斯分佈時,我們經常會算這些資料點的均值和方差然後帶入到高斯分佈的公式,其理論依據是最佳化NLL深度學習做分類任務時所用的cross entropy loss,其本質也是MLEMA
from_samples([ExponentialDistribution,UniformDistribution],2,X)一般混合模型比sklearn快The API主要模型介紹一般混合模型隱馬爾可夫模型貝葉斯網路貝葉斯分類器CG en
model_selection import cross_val_score我們定義了一個函式來執行貝葉斯最佳化給定資料,最佳化函式及其超引數:#Bayesian optimizationdef bayesian_optimization(
可能的極端事件越多,其發生的機率就會越高
人們只要在主流正規化下研究和討論,對具體知識可以有不同的、主觀的理論解釋
日前,中國科學院數學與系統科學研究院和英國倫敦大學科研人員釋出在PNAS上的一項研究發現,貝葉斯模型選擇的病態漸近行為,可能是導致使用貝葉斯方法時錯誤進化樹的後驗支援率接近1的主要原因
下面給出貝葉斯估計的公式但是在系統模型是線性和噪聲服從高斯分佈的情況下,後驗分佈僅用僅用均值和協方差就可以描述這一分佈
Method(1)關於貝葉斯估計的背景知識貝葉斯估計是引數估計的一種,所謂引數估計,就是實現假定資料服從某個分佈,比如高斯分佈,那麼我們就希望透過實際的資料去確定高斯分佈N(μ,σ)的均值μ和方差σ,這兩個一旦確定,我們就相當於獲得了資料的
)貝葉斯方法機率程式設計與貝葉斯推斷其實我上面的分法是很不合理的因為指數族分佈其實在PRML中是很重要的章節,所以應該算是機器學習的一部分,馬爾科夫鏈是機率論的內容,而第二大類貝葉斯方法我直接歸成一類主要的原因還是PyMc這個庫,不管怎麼樣
導語:三門問題,也被稱為蒙提霍爾問題,是一道著名的機率問題:一個遊戲節目中共三扇門,一扇門後有汽車,另兩門後只有山羊,你選擇了一扇門但不開啟,這時主持人會在另兩門中開啟一個後面是山羊的門,現在你換不換自己剛才選擇的門
演算法:貝葉斯方法試圖建立一個函式(更準確地說,是關於可能函式的機率分佈),用於估計模型對於某個超引數選擇的好壞程度
那麼同上,繼續按照第一次抽取結果是否為1進行劃分可以得到並且那麼此時可以使用貝葉斯公式,得出使用貝葉斯公式在做條件機率的時候,最簡單的辦法就是先寫出樣本空間,然後根據題目意思,劃分樣本空間,然後把自己要求的事件,也用集合的形式表示出來,最後
過擬合:在實際問題中,我們經常遇到訓練樣本不足的情況,在這樣的情況下,該如何處理呢,一種解決辦法是降低問題的維度,也就是說重新設計特徵提取模組,只選取現有特徵的一個自己,或者透過某種方法,把幾個特徵組合在一起,第二個解決辦法是假設各個類的協
1.2 多元正態分佈隨著我們學習線性代數、機率論等相關課程,我們又認識到:若向量服從正態分佈,則存在一個多元正態分佈 (multivariate normal distribution),形式為其中,對應著正態分佈的均值,則表示協方差矩陣
多元統計的內容和機器學習有較多重合,這是我之前看過的一本教材,你可以看看目錄前幾個章節就會講多維正態分佈,向量導數,多元迴歸,logistic迴歸,至於後面講到的k-means,因子分析,Fisher判別分析等,分別對應了機器學習中的降維,
簡單來說,在貝葉斯學派看來,假定“骰子扔出6點”的機率為1/6並不是天經地義的,我們不應該對先驗假設有任何偏好,換句話說,我們同樣可以先驗地假定這個機率是1/2,或者1/3,等等,它們和1/6的假定都沒有本質不同,是平權的
de Finetti’s 定理說的是,對於任意長度無限的二元隨機變數序列,只要滿足可交換性(Exchangeability),則存在一個定義在上的分佈函式, 可以刻畫這個序列的聯合分佈:這裡,當我們把寫成, 那麼整個序列的生成,就可以看成這
建議再多看幾遍,捋捋思路,抓住最核心的三個點:增量貝葉斯公式(1)提供了線上學習的理論基礎用算得出、性質良好的指數族分佈,去近似算不出的真實後驗,從而轉化成一個分佈逼近的最佳化問題每次新來一波資料,指數族的性質為最佳化問題提供了優雅的閉式解