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然而,如果有一个很小的数据集,我们可能希望将估计表示为一个可能值的分布。这就是贝叶斯估计起作用的地方。 贝叶斯线性回归 从贝叶斯学派的观点来看,我们使用概率...

贝叶斯定理是最大后验估计和贝叶斯估计的基础(参考我的文章《你知道极大似然估计和最大后验估计的区别和联系吗?》和《机器学习理论:贝叶斯估计》)。 问题描述:假设...

本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型...

本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践,具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 《支持Python!Facebook开源预测工具Prophet》 如今,市面上已经...

贝叶斯统计的概念很简单,有一些固定的数据(固定的意思是指我们无法改变观测值),和一些感兴趣的参数,剩下要做的就是探索这些参数可能的取值,其中所有的不确定性都通...

而这些讨论或多或少都离不开最大似然估计,因为它是参数估计的基础之一,也是构建模型的基石。在本文中,我们从最大似然估计到贝叶斯推理详细地讨论了机器学习的概率...