應行仁:預測混淆與貝葉斯公式

2021-01-11 科學網

但是高同學咭言,從檢查結果得到患病概率不必用貝葉斯公式計算,直接從混淆矩陣統計就可得出,這個知識點被大家忽略了。這既怪他理解模糊,也怪圍毆者把混淆打成了糊塗,其實這矩陣表達的是辨識混淆的狀態分布,是可以直接從中得到王宏得病概率的。

自從1998年Ron Kohavi和FosterProvost用混淆矩陣(confusion matrix)來說明預測誤差與分類辨識的關係,得以釐清識別訓練追求的目標,它已成為機器學習以及數據科學的基本知識。以此來解釋各種誤差指標和預測的效用,遠比通過概率和貝葉斯公式來得直觀清晰。下面普及混淆矩陣這個知識點,不從主觀概率角度,只用統計比例來談王宏患病的可能性。【全文閱讀】

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    貝葉斯決策就是在不完全情報下,對部分未知的狀態用主觀概率估計,然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正,最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的一個基本方法,其基本思想是:1、已知類條件概率密度參數表達式和先驗概率。2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。3、根據後驗概率大小進行決策分類。
  • 貝葉斯與貝葉斯公式
    貝葉斯是一位與著名的牛頓同時代的牧師,同時是一位業餘數學家(數學在天才眼裡儼然成為了副業),平時就思考些有關上帝的事情。當時貝葉斯發現了古典統計學存在的一些缺點,從而提出了自己的一套貝葉斯統計學理論。貝葉斯的理論是基於條件概率的理論上的,所以讓我們來簡單看看條件概率是個什麼東西。比如我們擲一個骰子,得到1點的概率當然是1/6。
  • 全概率公式和貝葉斯公式
    條件概率公式 設A, B是兩個事件,且P(B)>0, 則在事件B發生的條件下,事件A發生的條件概率(conditional probability)為:P(A|B)=P(AB)/P(B)條件概率是理解全概率公式和貝葉斯公式的基礎,可以這樣來考慮,如果P(A|B)大於P(A)則表示B的發生使A發生的可能性增大了。
  • 全概公式與貝葉斯公式解析
    全概公式與貝葉斯公式是概率論中的兩個重要公式,是求隨機事件概率的兩類方法,二者之間有明顯的區別,下面先來了解一下全概公式。
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    該怎樣理解這兩個公式呢ԅ(¯ㅂ¯ԅ)?簡單來說,如果導致一個事件發生的原因有很多種,而且各種原因是互斥的,那麼這個事件發生的概率就是每種原因引起該事件發生的概率的總和,而求出這個概率,就是全概率公式要解決的問題而如果一個事件已經發生了,有很多原因都能導致這個事件發生。
  • 概率|全概率公式和貝葉斯公式
    註:有些條件概率不方便直接求,而用貝葉斯公式將其轉換後,每一項我們都可以求得,這種迂迴的方式很方便,但是剛開始使用大家可能在思路上轉不過來,覺得很亂,多做幾個題就會清晰許多,不信你試試    最後我想致謝白志惠老師,在這裡引用她之前寫的一篇文章——「狼來了」的貝葉斯公式解讀:    狼來了這個故事大家都聽過,那麼從心理角度分析,這個小孩是如何一步步喪失村民信任的呢?我們可以藉助貝葉斯公式來解讀。
  • CFA乾貨放送——貝葉斯公式
    高大上的公式跟我什麼關係呢?它除了是個公式還是個公式呀!NO!NO!NO!很多粉絲都是懸疑推理劇的鐘愛粉那你們是否知道CFA裡面的貝葉斯公式在偵破案件時十分有用!!!無論是要通過考試還是要成為小偵探都要來認識一下它所謂的貝葉斯定理源於貝葉斯生前為解決一個「逆概」問題寫的一篇文章,而這篇文章是在他死後才由他的一位朋友發表出來的。
  • 基於貝葉斯定理的算法——樸素貝葉斯分類
    不過今天我們介紹的樸素貝葉斯分類器通過獨立假設簡化了概率的計算,節省了內存,可以很好地用於數據量大的情況。下面我們首先來了解這一算法的數理背景——貝葉斯定理。這一算法是由我們在概率論中學到的貝葉斯定理延伸出來的。我們知道貝葉斯公式為:其中,
  • 條件概率,全概率,貝葉斯公式理解
    由條件概率公式推導出貝葉斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B)可以計算出P(B|A)。假設B是由相互獨立的事件組成的概率空間{B1,b2,...bn}。則P(A)可以用全概率公式展開:P(A)=P (A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)。
  • 條件概率和貝葉斯公式 - 圖解概率 03
    條件概率與貝葉斯公式給定條件 B 發生時, A 的條件概率:現在用文氏圖直觀來看什麼是條件概率
  • 數據分析經典模型——樸素貝葉斯
    編輯導語:做過數據分析的人,想必對貝葉斯模型都不會陌生。貝葉斯預測模型是運用貝葉斯統計進行的一種預測,不同於一般的統計方法,其不僅利用模型信息和數據信息,而且充分利用先驗信息。通過實證分析的方法,將貝葉斯預測模型與普通回歸預測模型的預測結果進行比較,結果表明貝葉斯預測模型具有明顯的優越性。
  • 增長原理:增長假設X事物的三種關係X貝葉斯公式
    公式 1 :假設【某功能】的【某指標】跟【某元素】具有【事物的三種關係】,如果我們能優化【某元素】,就能提升【某指標】,進而提升【某指標】。說啥子呢?舉個例子:增長假設:假設購買按鈕的點擊率與購買按鈕文案具有相關性,如果我們能優化購買按鈕文案,就能提升購買按鈕的點擊率,進而提升整體購買率。
  • 科普丨樸素貝葉斯了解一下
    這就是貝葉斯定理出現問題的地方。為了在同時考慮這兩個條件時利用貝葉斯定理,我們必須做出一個假設。假設:我所有的條件都應該是"有條件的而且獨立的"。我特別提到有條件的獨立而不是相互獨立一詞, 因為有區別。條件獨立性意味著結果值(無論您是否獲得停車位)應解釋條件之間的所有依賴性。例如:周日獲得停車位,下午5點獲得停車位並不是相互獨立的。一個情況可能導致其他情況。
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  • 「NLP」經典分類模型樸素貝葉斯解讀
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  • 全概率公式和貝葉斯公式學習筆記(內容來自浙江大學公開課)
    全概率公式百度百科給定義有些拗口:公式表示若事件A1,A2,…,An構成一個完備事件組且都有正概率,則對任意一個事件B都有公式成立。
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