贝叶斯学习1
一、什么是贝叶斯推断 贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。 它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。 贝叶斯推断 ...
原文：贝叶斯深度学习-概述
一 背景 . 深度神经网络 深度神经网络是连接主义系统，通过它通过学习例子来完成任务，而不需要事先了解这些任务。它们可以很容易地扩展到数百万个数据点，并且可以通过随机梯度下降进行优化。 CNN是DNN的变体，能够适应各种非线性数据点。 起始层学习更简单的特征，如边和角， 后续层学习复杂的特征，如颜色，纹理等。此外，较高的神经元具有较大的感受野，构建在起始层上。然而，与多层感知器不同， 权重共享是卷 ...
2019-03-07 20:37 1 3326 推荐指数：
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贝叶斯深度学习（bayesian deep learning）
目录 贝叶斯公式 什么是贝叶斯深度学习？ 贝叶斯深度学习如何进行预测？ 贝叶斯深度学习如何进行训练？ 贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别？ 贝叶斯神经网络（Bayesian neural network）和贝叶斯网络（Bayesian network ...
从贝叶斯角度，看深度学习的属性和改进方法
https://arxiv.org/abs/1706.00473 深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时，传统的高维统计技术 ...
贝叶斯学习小结
贝叶斯学习小结 朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络学习，知识点以及个人一些理解的小结。 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 1.本文思路分析 （1）基本概率公式：条件概率，全概率，贝叶斯定理 （2）朴素贝叶斯算法：极大似然估计，判定准则，拉普拉斯平滑 （3）半朴素贝叶斯 ...
分层贝叶斯学习
频率推理（Frequentist inference is a type of statistical inference that draws conclusions from sample dat ...
非参数贝叶斯模型概述
看这个模型很久了，可能一直深入的不够，现把自己的一点愚见不断的贴上来，一起交流，共同进步。 贝叶斯非参数模型是一种定义在无限维参数空间上的贝叶斯模型。其大概的意思是说非参数模型的大小可以随着模型内数据的增大或减小而自适应模型的变化，可以根据数据的多少选择参数来确定模型（这一定义的直观解释参考 ...
机器学习-贝叶斯算法
0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史 托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学 ...
机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...