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贝叶斯技术

3.GraphSAGE[9]：generalized aggregation方法

归纳学习（Inductive Learning）：先从训练样本中学习到一定的模式，然后利用其对测试样本进行预测（即首先从特殊到一般，然后再从一般到特殊）...

2023-11-16 标签：模型贝叶斯数据集 546 0

贝叶斯优化是干什么的(原理解读)

由于我们要优化的这个函数计算量太大，一个自然的想法就是用一个简单点的模型来近似f（x），这个替代原始函数的模型也叫做代理模型，贝叶斯优化中的代理模型为高...

2023-11-14 标签：神经网络函数贝叶斯 1215 0

贝叶斯深度学习介绍

1 Introduction 基于深度学习的人工智能模型往往精于 “感知” 的任务，然而光有感知是不够的， “推理” 是更高阶人工智能的重要组成部分。比...

2023-11-03 标签：人工智能模型贝叶斯 812 0

关于贝叶斯概念进行形式化的建模和推理

在统计学中，通常不会明确地为所有的现有经验附加条件，因为它是可以假设的。出于这个原因，在本书中，我们不会在这种情况下单独增加变量。然而在贝叶斯分析中，我...

2023-10-18 标签：贝叶斯 509 0

什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波过程步骤

卡尔曼滤波是一种用于估算线性动态系统状态的优化算法，其基础数学理论为贝叶斯定理，将传感器测量值和系统模型的预测值进行融合，得到对系统状态的估计。

2023-08-30 标签：传感器贝叶斯卡尔曼滤波 2188 0

机器学习4个超参数调优方法

维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。 ...

2023-08-24 标签：贝叶斯机器学习 3014 0

什么是贝叶斯定理实例详解贝叶斯推理的原理

根据联合概率计算规则，我们给出方程P(man with long hair)和P(long hair and man)。因为联合概率可逆，因此这两个方程等价。

2023-04-13 标签：贝叶斯 2360 0

In-context learning如何工作？斯坦福学者用贝叶斯方法解开其奥秘

In-context learning允许用户为新用例快速构建模型，而无需为每个任务微调和存储新参数。它通常只需要很少的训练示例就可以使模型正常工作，而...

2023-04-11 标签：贝叶斯语言模型自然语言 1496 0

理解贝叶斯优化之美，探索精妙算法的奥秘

有一个函数f（x），它的计算成本很高，甚至不一定是解析表达式，而且导数未知。你的任务是，找出全局最小值。当然，这个任务挺难的，比机器学习中的其他优化问题...

2020-10-09 标签：算法函数贝叶斯 1902 0

机器学习：简单的术语带你领略贝叶斯优化之美

贝叶斯优化是机器学习超参数优化的常用技术之一，本文不会使用艰深的数学论证，而是通过简单的术语带你领略贝叶斯优化之美。假设有一个函数 f（x）。其计算成...

2020-10-12 标签：函数贝叶斯机器学习 2075 0

用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器

给一个词，我们试图选取一个最可能的正确的的拼写建议（建议也可能就是输入的单词）。有时也不清楚（比如lates应该被更正为late或者latest？），我...

2018-09-10 标签：代码贝叶斯 python 4099 0

机器学习是什么？10幅图带你详细的了解机器学习

本文的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。

2018-09-09 标签：模型贝叶斯机器学习 5029 0

探索A/B测试的贝叶斯方法背后的理论

但我们如何知晓后验分布呢？答案在“共轭先验”这一概念之中：如果先验概率分布和后验概率分布同属一个家族，那么它们称为共轭分布，且先验称为似然函数的共轭先验...

2018-08-14 标签：贝叶斯数据集 2828 0

压缩感知是什么呢？如何找到发现合适的压缩感知测量矩阵？

其实贝叶斯公式也没有什么，只不过是一种概率分布罢了，只不过这种概率分布具有阴阳变换特点（可以参考我们的太极图加以理解）。说到这里，笔者对于科学的话语权掌...

2018-08-10 标签：人工智能贝叶斯压缩感知 6582 0

人工智能背后的简单原理——贝叶斯公式

最初开始搜救时，海军人员对Craven和其团队的建议嗤之以鼻，他们凭经验估计潜艇是在爆炸点的东侧海底。但几个月的搜索一无所获，他们才不得不听从了Crav...

2018-07-23 标签：人工智能贝叶斯无人驾驶 8354 0

贝叶斯统计的一个实践案例让你更快的对贝叶斯算法有更多的了解

为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，...

2018-07-16 标签：贝叶斯 MCMC 线性回归 1.5万 0

介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例

这是一个很好的问题，因为有无限的选择。（理论上）只有一个正确的先验，即表示你的先验假设。然而，在实践中，先验分布的选择可能相当主观，有时甚至是任意的。...

2018-07-16 标签：贝叶斯线性回归 1.5万 0

机器学习和数据科学必读的10本免费在线电子书和书的详细介绍

本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软...

2018-07-01 标签：贝叶斯机器学习 Python 6745 0

朴素贝叶斯算法详细总结

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一，处理很多问题时直接又高效，因此在很多领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过...

2018-07-01 标签：贝叶斯机器学习 3.5万 0

关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现

不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵

2018-06-11 标签：贝叶斯机器学习 MCMC 7113 0

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