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第四十七章 做戏不做全,容易挨批评

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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τ_(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奖桶里有什么,而是摸出一个球,通过观察这个球的颜色,来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。

这话已经说的连小学生都能理解了。

当然一旦有了思路水论文就变成了一件很简单的事情,甚至有些三流学校的毕业生水了一篇关于水的论文都有,这种事情算得上是经常见了。

不过夏小语自然不会做这么没品的事情,哪怕是水,最少也要水个二区吧,低于二区基本是与奖金无缘了。

就像现在,常年写大量论文的他已经想到了第二篇论文了,《基于贝叶斯理论的AVO地震参数叠前反演方法研究》

不管是前者还是后者都是他发表的,别说引用文献了,简直就是裁判亲自下场踢球还过分。

当然这得等到前者发布了才行。

双手离开了键盘,夏小语拿起纸笔。

进入状态的他,完全忘却了外物,甚至忘记了自我。

世间唯一纸一笔。

无数的数据在他的笔下变成先置条件,引用的论文组成发生经验,实践的结果证明后验概率。

时间一分一秒地过去。

证明的过程列式越来越多,渐渐的铺满了桌面。接下来要做的就是收束公式了。

【牛逼,已经快6个小时了吧,我都上了三趟厕所了up主都没有动过。】

【看着女神这么认真,我也不好意思偷懒了。】

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