【機(jī)器學(xué)習(xí)】貝葉斯概率思維筆記

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知乎live-貝葉斯概率思維

目錄

  • 貝葉斯概率
  • 貝葉斯定理
  • 貝葉斯估計(jì)
  • 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
  • 推薦書籍
  • 涉及名詞

前言

規(guī)則VS統(tǒng)計(jì)

基于規(guī)則的理性主義:如專家系統(tǒng)
基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)主義:如貝葉斯
基于規(guī)則需要專業(yè)知識(shí)體系,容易定義退疫,但通用性不高渠缕。
基于統(tǒng)計(jì)則需要數(shù)據(jù),并且相關(guān)性容易造成誤導(dǎo)褒繁。
規(guī)則-演繹(柯南破案)
經(jīng)驗(yàn)-歸納(神農(nóng)嘗百草)

貝葉斯思維

頻率派VS貝葉斯派

頻率派

通過(guò)長(zhǎng)期亦鳞、大量、重復(fù)實(shí)驗(yàn):發(fā)生的頻率(大數(shù)定律)
參數(shù)是常數(shù)
概率是客觀存在的常數(shù)

貝葉斯派

信則有,不信則無(wú)
參數(shù)是隨機(jī)變量

貝葉斯概率

先驗(yàn)概率:P(A)
后驗(yàn)概率:P(A|B)(已知B的前提下對(duì)A的信念)

貝葉斯定理

貝葉斯定理:
P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}
已知先驗(yàn)燕差,計(jì)算后驗(yàn)

通俗解釋

問(wèn)題:白馬上坐著的不一定是王子遭笋,還可能是唐僧。那么徒探,如何確定是王子還是唐僧瓦呼。
P(A): 已知白馬上坐著的可能是王子,也可能是唐僧测暗。
P(B|A): 坐著的是王子時(shí)央串,后邊大概率跟著的是儀仗隊(duì)。如果是唐僧偷溺,后邊跟著的大概率是三個(gè)徒弟蹋辅。這樣就可以根據(jù)白馬后的場(chǎng)景(P(B))來(lái)判斷白馬上坐的是誰(shuí)(P(A|B))

頻率派和貝葉斯派的比較

對(duì)于一種病來(lái)說(shuō),如果藥物對(duì)病癥的有效率有95%挫掏,但是對(duì)非病者有5%的中毒率侦另,那頻率派認(rèn)為這個(gè)藥是可以使用的。但是如果這個(gè)病是罕見病尉共,則貝葉斯定理會(huì)得出一個(gè)很小的數(shù)褒傅。因?yàn)镻(A)太低了。對(duì)正常人來(lái)說(shuō)袄友,雖然中毒率低殿托,但是基數(shù)過(guò)大,因此對(duì)最后結(jié)果有很大的影響剧蚣。

貝葉斯估計(jì)

最大似然估計(jì)

最大似然估計(jì)(頻率派思維)
參數(shù):parameter = {\theta}
數(shù)據(jù): D = \{d_1,d_2....d_n\}
\mathop{\arg\max}_{\theta}p(\theta|D)\Leftrightarrow \mathop{\arg\max}_{\theta}p(D|\theta)
likelihood = \mathop{\arg\max}_{\theta}p(D|\theta)
當(dāng)你已知一組數(shù)據(jù)時(shí)支竹,要去分析參數(shù)是多少,才能使這組數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大鸠按。就叫最大似然估計(jì)礼搁。
這屬于頻率派思維,但是它沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)D出現(xiàn)的概率是多少目尖。

最大后驗(yàn)估計(jì)

最大后驗(yàn)估計(jì)(MAP)(貝葉斯派)(如果知道先驗(yàn)概率)
\mathop{\arg\max}_{\theta}p(\theta|D)\Leftrightarrow \mathop{\arg\max}_{\theta}p(D|\theta)p(\theta)
需要考慮先驗(yàn)概率p(\theta)
像是在最大似然估計(jì)上加一個(gè)修正項(xiàng)馒吴。有一些貝葉斯的思想

貝葉斯估計(jì)

最大后驗(yàn)估計(jì)還不是純正的貝葉斯思維,如果按照貝葉斯定理瑟曲,則
p(\theta|D) = \frac{p(D|\theta))p(\theta}{\int p(D,\theta)d\theta}
貝葉斯估計(jì)公式:
p(\hat{y}|x^*,D) = \int_{\theta}p(\hat{y}|x^*,\theta)p(\theta|D)d\theta
(積分理解成求和饮戳,可以連續(xù)可以離散)
貝葉斯適合解決數(shù)據(jù)不平衡的問(wèn)題

總結(jié)

最大似然估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)量需求最大,因?yàn)闆](méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的修正洞拨,但是也會(huì)因此導(dǎo)致過(guò)擬合扯罐。
最大后驗(yàn)估計(jì)和貝葉斯估計(jì)有先驗(yàn)知識(shí)的修正,所以對(duì)數(shù)據(jù)量需求不大烦衣。但是壞處是需要好的先驗(yàn)知識(shí)篮赢。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有關(guān)系齿椅,和概率圖模型更接近琉挖。

推薦書籍

《貝葉斯方法:概率編程與貝葉斯推斷》
《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》
《像計(jì)算機(jī)科學(xué)家一樣思考python》

涉及名詞

達(dá)特茅斯會(huì)議
Alpha-go 蒙特卡洛樹搜索【基于統(tǒng)計(jì)的概率計(jì)算】
拉斯維加斯算法
馬爾科夫性
隱式馬爾可夫鏈

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