一、背景 1.1 深度神經網絡 深度神經網絡是連接主義系統，通過它通過學習例子來完成任務，而不需要事先了解這些任務。它們可以很容易地擴展到數百萬個數據點，並且可以通過隨機梯度下降進行優化。 CNN是DNN的變體，能夠適應各種非線性數據點。 起始層學習更簡單的特征，如邊和角 ...

0.什么是貝葉斯？ 貝葉斯公式是由一位數學家——托馬斯·貝葉斯提出的，也稱為貝葉斯法則， 他在許許多多的領域都有所應用，我們也在許多數學課程中學習過他。 這就是說，當你不能准確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。 用數學語言表達就是：支持 ...

一、什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷（Bayesian inference）是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理（Bayes' theorem）的應用。英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷 ...

目錄 貝葉斯公式 什么是貝葉斯深度學習？ 貝葉斯深度學習如何進行預測？ 貝葉斯深度學習如何進行訓練？ 貝葉斯深度學習和深度學習有什么區別？ 貝葉斯神經網絡（Bayesian neural network）和貝葉斯網絡（Bayesian network ...

貝葉斯學習小結 朴素貝葉斯和貝葉斯信念網絡學習，知識點以及個人一些理解的小結。 概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來。 ——拉普拉斯 1.本文思路分析 （1）基本概率公式：條件概率，全概率，貝葉斯定理 （2）朴素貝葉斯算法：極大似然估計，判定准則，拉普拉斯平滑 （3）半朴素貝葉斯 ...

頻率推理（Frequentist inference is a type of statistical inference that draws conclusions from sample dat ...

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...

1 貝葉斯方法 長久以來，人們對一件事情發生或不發生的概率，只有固定的0和1，即要么發生，要么不發生，從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大，不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知，但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題：“有一個袋子，里面裝着若干個白球和黑球，請問從袋子中 ...