Теорема Байєса

Основи байєсівського аналізу даних у R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Це теорема Байєса!

pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)
Основи байєсівського аналізу даних у R

Це теорема Байєса!

pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)

Основи байєсівського аналізу даних у R

Це теорема Байєса!

pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)

Основи байєсівського аналізу даних у R

Це теорема Байєса!

pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)

Основи байєсівського аналізу даних у R

Це теорема Байєса!

pars$probability <- pars$likelihood * pars$prior
pars$probability <- pars$probability / sum(pars$probability)

Основи байєсівського аналізу даних у R

Це теорема Байєса!

Основи байєсівського аналізу даних у R

Грід-апроксимація

  • Визначте сітку всіх комбінацій параметрів, які треба оцінити.
  • Використайте наближення: зазвичай неможливо перебрати всі комбінації.
  • (Є багато інших алгоритмів для апроксимації баєсівських моделей, деякі ефективніші за інші...)
Основи байєсівського аналізу даних у R

Математичний запис моделей

Основи байєсівського аналізу даних у R

Далі: більше параметрів і більше даних!

Основи байєсівського аналізу даних у R

Preparing Video For Download...