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“如果先验概率p(0),p(1)已知,条件概率p(x|1)和p(x|0)也已知,可以计算得到无条件概率:
p(x)=p(0)p(x|0)+p(1)p(x|1);
后验概率p(0|x)= p(0)p(x|0)\/p(x),p(1|x)=p(1)p(x|1)\/p(x),如果p(0|x)>p(1|x),判决为0,反之判决为1,如果相等,选谁都一样,此之谓”贝叶斯决策最优“。
兄弟们学会了吗?”夏小语软糯糯的说道。
【好的,兄弟们我学废了】
【谢谢up猪的普及,我是来看跳舞的,请教一下现在舞蹈区都这么卷吗?】
【up猪真的不考虑把分区改为普及区吗?或许受众会多很多。】
【啊~~这黏糊糊的声音,我酥了,要是我数学老师这么教我数学,菲尔兹奖必定有我的一份。】
【为什么视频下方会有,请勿模仿的字样,啊b这是多看得起我?】
【近年很火的元学习,从贝叶斯的视角来看,就是经验贝叶斯(Empirical bayes)的方法,从大量任务中学习任务的先验,期待这样的先验能够使我们的预测更加准确。】
夏小语大喜,果然还是有人懂的,这种分享知识共同学习的感觉真不错,当即说道:
“这位名叫研究动物世界繁衍的b友说的没错,如果你感觉bayesian models反直觉,不好理解!本次分享两个工具,利用可视化的直观方式探索贝叶斯模型,详细的我放在了作者的话里面,有兴趣的可以查看哟!”说罢俏皮的单眨了眨眼,双手比了个开枪的姿势。
【不枉我听了一个小时的数学课,值了。】
【下次能不能提前打个招呼,差点就错过了。】
【兄弟们,这是我最后的营养了...】
“好了,b友们,我要继续水论文了,大家加油哦!”夏小语比了个心微笑着关掉了对话框,转而投入到论文的创作之中,一边写作,脑子里想到的都是刚才b友们的评论和自己的分析。
p波触发后前3 s的p波平均周期t_(c)和位移幅值p_(d),
结合贝叶斯理论建立震级和峰值加速度的预测模型,并以震级m4.5和峰值加速度为120 cm\/s^(2)为预警阈值,
建立了地震危害性判别模型.与传统拟合方法进行对比仿真分析,并以汶川m_(S)8.0地震为震例,进行地震危害性判别实验与分析。
计算及实验结果表明基于贝叶斯理论的地震p波双参数预警方法比传统拟合方法地震漏报率低15.15%,可以快速,准确地估计震级与峰值加速度,并有效地评估地震的危害性,能够为地震监测预警提供数据支持和决策依据.
以上为本篇论文的核心思想,套入了公式后计算就变得非常简单了,难点是在于思路和分析,即“逆概率”的问题。甚至只有足够的公式以及先制条件,初中生都可以计算出来。
什么是正向概率呢?举个例子,杜蕾斯举办了一个抽奖,抽奖桶里有10个球,其中2个白球,8个黑球,抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球,摸出是中奖球的概率是多大。
根据频率概率的计算公式,你可以轻松的知道中奖的概率=中奖球数(2个白球)\/球总数(2个白球+8个黑球)=2\/10。
而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽... -->>
“如果先验概率p(0),p(1)已知,条件概率p(x|1)和p(x|0)也已知,可以计算得到无条件概率:
p(x)=p(0)p(x|0)+p(1)p(x|1);
后验概率p(0|x)= p(0)p(x|0)\/p(x),p(1|x)=p(1)p(x|1)\/p(x),如果p(0|x)>p(1|x),判决为0,反之判决为1,如果相等,选谁都一样,此之谓”贝叶斯决策最优“。
兄弟们学会了吗?”夏小语软糯糯的说道。
【好的,兄弟们我学废了】
【谢谢up猪的普及,我是来看跳舞的,请教一下现在舞蹈区都这么卷吗?】
【up猪真的不考虑把分区改为普及区吗?或许受众会多很多。】
【啊~~这黏糊糊的声音,我酥了,要是我数学老师这么教我数学,菲尔兹奖必定有我的一份。】
【为什么视频下方会有,请勿模仿的字样,啊b这是多看得起我?】
【近年很火的元学习,从贝叶斯的视角来看,就是经验贝叶斯(Empirical bayes)的方法,从大量任务中学习任务的先验,期待这样的先验能够使我们的预测更加准确。】
夏小语大喜,果然还是有人懂的,这种分享知识共同学习的感觉真不错,当即说道:
“这位名叫研究动物世界繁衍的b友说的没错,如果你感觉bayesian models反直觉,不好理解!本次分享两个工具,利用可视化的直观方式探索贝叶斯模型,详细的我放在了作者的话里面,有兴趣的可以查看哟!”说罢俏皮的单眨了眨眼,双手比了个开枪的姿势。
【不枉我听了一个小时的数学课,值了。】
【下次能不能提前打个招呼,差点就错过了。】
【兄弟们,这是我最后的营养了...】
“好了,b友们,我要继续水论文了,大家加油哦!”夏小语比了个心微笑着关掉了对话框,转而投入到论文的创作之中,一边写作,脑子里想到的都是刚才b友们的评论和自己的分析。
p波触发后前3 s的p波平均周期t_(c)和位移幅值p_(d),
结合贝叶斯理论建立震级和峰值加速度的预测模型,并以震级m4.5和峰值加速度为120 cm\/s^(2)为预警阈值,
建立了地震危害性判别模型.与传统拟合方法进行对比仿真分析,并以汶川m_(S)8.0地震为震例,进行地震危害性判别实验与分析。
计算及实验结果表明基于贝叶斯理论的地震p波双参数预警方法比传统拟合方法地震漏报率低15.15%,可以快速,准确地估计震级与峰值加速度,并有效地评估地震的危害性,能够为地震监测预警提供数据支持和决策依据.
以上为本篇论文的核心思想,套入了公式后计算就变得非常简单了,难点是在于思路和分析,即“逆概率”的问题。甚至只有足够的公式以及先制条件,初中生都可以计算出来。
什么是正向概率呢?举个例子,杜蕾斯举办了一个抽奖,抽奖桶里有10个球,其中2个白球,8个黑球,抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球,摸出是中奖球的概率是多大。
根据频率概率的计算公式,你可以轻松的知道中奖的概率=中奖球数(2个白球)\/球总数(2个白球+8个黑球)=2\/10。
而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽... -->>
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