贝叶斯公式

贝叶斯定理是机器学习领域中的一种重要算法。它的基本思想是根据已知数据和先验概率，通过贝叶斯公式计算出后验概率，从而进行分类或预测。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是贝叶斯算法中的一种经典方法，也是为数不多的基于概率论的分类算法。它在拼写检查、语言翻译、生物医药、疾病诊断、邮件过滤、文本分类等诸多方面都有很广泛的应用。贝叶斯定理也是统计学和概率论中非常重要的一个定理，它提供了一种在已知某些其他概率的情况下，计算某个事件概率的方法。这个定理在金融领域的风险评估、市场趋势预测等方面有广泛应用。

贝叶斯公式

贝叶斯定理可以表达为：P(A∣B)= P(B∣*A

https://bigquant.com/experimentshare/2a2e6ae0e7a845b09c69d677b4d61f2c

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报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十二篇，本期推荐的海外文献研究了基于贝叶斯面板模型估计基金业绩持续性的方法。之前的基金评价建模的基本假设限制性太强，此篇研究考虑了时变异方差性和时变协方差性对基金业绩的影响，建立了新的基金业绩和持续性评价模型。在此基础上利用贝叶斯方法进行参数估计，以检查各种因子对基金业绩和持续性的影响。回到国内基金市场，我们可以运用类似的方法重新审视基金因子与业绩的关系以及稳健性情况。

• 贝叶斯动态面板模型的定义

传统的基金评价指标如收益率、夏普比率等未能将异方差性、基金间的协方差性、波动性等因素考虑

第一次理解贝叶斯公式视频

https://www.bilibili.com/video/BV19V411o7Pu

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贝叶斯公式

$P(B|A) = \dfrac{P(A|B) \times P(B)}{P(A)} $

来自

$P(AB) = P(A) \times P(B|A) = P(B) \times P(A|B) $

在机器学习里的解读

贝叶斯公式在机器学习里被广泛是用，是一个基础公式

$P(B|A) = \dfrac{P(A|B) \times

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十二篇，本期推荐的海外文献研究了基于贝叶斯面板模型估计基金业绩持续性的方法。之前的基金评价建模的基本假设限制性太强，此篇研究考虑了时变异方差性和时变协方差性对基金业绩的影响，建立了新的基金业绩和持续性评价模型。在此基础上利用贝叶斯方法进行参数估计，以检查各种因子对基金业绩和持续性的影响。回到国内基金市场，我们可以运用类似的方法重新审视基金因子与业绩的关系以及稳健性情况。

• 贝叶斯动态面板模型的定义

传统的基金评价指标如收益率、夏普比率等未能将异方差性、基金间的协方差性、波动性等因素考虑在模型内

摘要

本报告对朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析进行系统测试

“生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布𝑃(𝑋,𝑌)。本文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投资者产生有实用意义的参考价值。

朴素贝叶斯模型构建细节：月频滚动训练，结合基于时间序列的交叉验证

朴素贝叶斯模型的构建包括特征和标签提取、特征预处理、训练集合成和滚动训练等步骤。我们的模型设置为月频换仓，在每个月月底重新训练并