Bayesian là gì? Các công bố khoa học về Bayesian
Bayesian là một phương pháp trong thống kê và xác suất để đánh giá công bằng của các giả thuyết dựa trên hiểu biết trước đó và cập nhật thông tin mới. Phương ph...
Bayesian là một phương pháp trong thống kê và xác suất để đánh giá công bằng của các giả thuyết dựa trên hiểu biết trước đó và cập nhật thông tin mới. Phương pháp này dựa trên nguyên tắc của lý thuyết xác suất Bayes, mà áp dụng quy tắc cập nhật thông tin dựa trên dữ liệu quan sát được để thu được phân phối xác suất của các giả thuyết. Các phương pháp bayesian thường sử dụng để ước lượng thông số, dự đoán và tìm kiếm mô hình trong nhiều lĩnh vực khác nhau như máy học, y học, kinh tế học và công nghệ.
Phương pháp Bayesian còn được ứng dụng rộng rãi trong machine learning và data science, đặc biệt là trong việc xây dựng mô hình dự đoán và phân loại. Phương pháp này có thể hữu ích khi dữ liệu đầu vào còn thiếu hoặc khi muốn tích hợp tri thức chuyên gia vào quá trình dự đoán.
Một điểm mạnh của phương pháp Bayesian là khả năng tích hợp tri thức chuyên gia và hiểu biết trước đó vào quá trình ước lượng và dự đoán, giúp tạo ra các kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, việc tính toán phân phối xác suất có thể đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn hơn so với các phương pháp thống kê truyền thống.
Tóm lại, phương pháp Bayesian là một công cụ hữu ích trong việc ước lượng và dự đoán dựa trên các thông tin trước đó và cập nhật thông tin mới, và có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Thêm vào việc tính toán phân phối xác suất, phương pháp Bayesian còn có thể giúp trong việc xác định sự không chắc chắn trong dự đoán và ước lượng. Điều này có ý nghĩa trong việc quyết định và dự đoán khi hiểu biết chưa hoàn chỉnh hoặc dữ liệu không chắc chắn.
Phương pháp Bayesian cũng phù hợp cho việc tích hợp kiến thức trước đó vào quá trình xây dựng mô hình, nhất là khi dữ liệu không đủ lớn hoặc có nhiều nhiễu. Việc này giúp tạo ra các mô hình dự đoán chính xác hơn và ổn định hơn.
Trong công nghệ thông tin, Bayesian cũng được sử dụng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xác định quan hệ giữa các phần tử trong một hệ thống, và trong việc xây dựng các hệ thống dựa trên dữ liệu. Phương pháp này ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề.
Một ứng dụng phổ biến của phương pháp Bayesian là trong lĩnh vực của học máy, đặc biệt là khi xử lý các vấn đề phân loại và dự đoán. Phương pháp này cho phép tính toán xác suất của một kết quả dựa trên thông tin trước đó và cập nhật thông tin từ dữ liệu mới, giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình dự đoán so với các phương pháp thống kê truyền thống.
Ngoài ra, Bayesian cũng được sử dụng trong lĩnh vực của y học để đưa ra các quyết định chẩn đoán và dự đoán về cơ hội mắc phải các loại bệnh dựa trên kết quả thử nghiệm và thông tin lâm sàng.
Các phương pháp học tập sâu như mạng nơ-ron cũng có thể được kết hợp với phương pháp Bayesian để tạo ra các mô hình mạng nơ-ron Bayesian, giúp đánh giá sự không chắc chắn trong dự đoán và cung cấp các ước lượng xác suất cho kết quả dự đoán. Điều này có thể hữu ích trong việc đánh giá độ tin cậy và sự không chắc chắn khi sử dụng các mô hình học máy phức tạp.
Phương pháp Bayesian cũng có ứng dụng trong lĩnh vực của kinh tế học, mô hình hóa thị trường tài chính, và trong việc đưa ra quyết định đầu tư dựa trên xác suất và dữ liệu lịch sử.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "bayesian":
Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.
Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes
Liên hệ: [email protected]
* Địa chỉ thông tin liên lạc.
Tóm tắt: Chương trình MRBAYES thực hiện suy luận Bayes của phả hệ bằng cách sử dụng một biến thể của thuật toán Monte Carlo chuỗi Markov.
Khả dụng: MRBAYES, bao gồm mã nguồn, tài liệu, các tệp dữ liệu mẫu và một tệp thực thi, có sẵn tại http://brahms.biology.rochester.edu/software.html.
Liên hệ: [email protected]
Việc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm
Dự án Cơ Sở Dữ Liệu Ribosome (RDP) với bộ phân loại Bayesian đơn giản có thể nhanh chóng và chính xác phân loại các trình tự 16S rRNA của vi khuẩn vào hệ thống phân loại cấp cao hơn mới được đề xuất trong
Chúng tôi xem xét vấn đề so sánh các mô hình phân cấp phức tạp trong đó số lượng tham số không được xác định rõ. Sử dụng lập luận thông tin lý thuyết, chúng tôi đưa ra một thước đo pD cho số lượng tham số hiệu quả trong một mô hình như sự khác biệt giữa trung bình hậu nghiệm của độ lệch và độ lệch tại giá trị trung bình hậu nghiệm của các tham số quan trọng. Nói chung pD tương quan xấp xỉ với vết của tích giữa thông tin Fisher và hiệp phương sai hậu nghiệm, trong các mô hình chuẩn là vết của ma trận ‘hat’ chiếu các quan sát lên giá trị được khớp. Các tính chất của nó trong các họ số mũ được khảo sát. Trung bình hậu nghiệm của độ lệch được đề xuất như một biện pháp đo lường Bayesian về sự phù hợp hoặc đủ, và sự đóng góp của các quan sát riêng lẻ đến sự phù hợp và độ phức tạp có thể dẫn đến một biểu đồ chuẩn đoán của phần dư độ lệch so với đòn bẩy. Việc thêm pD vào trung bình hậu nghiệm độ lệch tạo ra tiêu chuẩn thông tin độ lệch để so sánh các mô hình, liên quan đến các tiêu chuẩn thông tin khác và có một sự biện hộ xấp xỉ quyết định lý thuyết. Quy trình được minh họa trong một số ví dụ, và các so sánh được thực hiện với các đề xuất Bayesian và cổ điển khác. Suốt cả quá trình, nhấn mạnh rằng lượng cần thiết để tính toán trong phân tích Markov chain Monte Carlo là không đáng kể.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10