Bayes là ai? Bayes là gì?

Phân tích dữ liệu Bayesian với Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Bayes là ai?

¹ Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025

Có nên mang ô?

Bayes là gì?

• Suy luận Bayes là cập nhật niềm tin khi có thông tin mới.

Bayes là gì?

• Suy luận Bayes là cập nhật niềm tin khi có thông tin mới.

• Khá khác với cách tiếp cận cổ điển.

 

 

	Cách tiếp cận tần suất (cổ điển)	Cách tiếp cận Bayes
xác suất
tham số

Bayes là gì?

• Suy luận Bayes là cập nhật niềm tin khi có thông tin mới.

• Khá khác với cách tiếp cận cổ điển.

 

 

	Cách tiếp cận tần suất (cổ điển)	Cách tiếp cận Bayes
xác suất	tỷ lệ kết quả	mức độ tin tưởng
tham số

Bayes là gì?

• Suy luận Bayes là cập nhật niềm tin khi có thông tin mới.

• Khá khác với cách tiếp cận cổ điển.

 

 

	Cách tiếp cận tần suất (cổ điển)	Cách tiếp cận Bayes
xác suất	tỷ lệ kết quả	mức độ tin tưởng
tham số	giá trị cố định	biến ngẫu nhiên

Chọn Bayes có lợi!

• Xử lý bất định tự nhiên (vì tham số có phân phối!).
• Có thể đưa ý kiến chuyên gia/tri thức miền vào mô hình (vì xác suất là mức độ tin tưởng!).
• Không phụ thuộc các hằng số cố định như p-value.
• Đúng về mặt thống kê ngay cả khi ít dữ liệu.
• Thường trùng với kết quả tần suất nhưng linh hoạt hơn để xây mô hình tùy chỉnh.

Phân phối xác suất

• Phân phối của biến ngẫu nhiên chỉ ra biến có thể nhận giá trị nào và với xác suất bao nhiêu.
• Có thể rời rạc (tập giá trị hữu hạn) hoặc liên tục (vô số giá trị).
• Phân phối liên tục có thể xem trên biểu đồ mật độ.

Phân phối trong Python

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

 

print(len(draws))

10000

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.kdeplot(draws, shade=True)
plt.show()

Hãy dùng Bayes!

Phân tích dữ liệu Bayesian với Python