貝葉斯學習1
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 ...
原文：貝葉斯深度學習-概述
一 背景 . 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， 后續層學習復雜的特征，如顏色，紋理等。此外，較高的神經元具有較大的感受野，構建在起始層上。然而，與多層感知器不同， 權重共享是卷 ...
2019-03-07 20:37 1 3326 推薦指數：
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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 ...
從貝葉斯角度，看深度學習的屬性和改進方法
https://arxiv.org/abs/1706.00473 深度學習是一種為非線性高維數據進行降維和預測的機器學習方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學習會產生很多優勢，即具體從統計的解釋和屬性，從對優化和超參數調整更有效的算法，以及預測性能的解釋這幾個方面進一步闡述。同時，傳統的高維統計技術 ...
貝葉斯學習小結
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 ...
分層貝葉斯學習
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非參數貝葉斯模型概述
看這個模型很久了，可能一直深入的不夠，現把自己的一點愚見不斷的貼上來，一起交流，共同進步。 貝葉斯非參數模型是一種定義在無限維參數空間上的貝葉斯模型。其大概的意思是說非參數模型的大小可以隨着模型內數據的增大或減小而自適應模型的變化，可以根據數據的多少選擇參數來確定模型（這一定義的直觀解釋參考 ...
機器學習-貝葉斯算法
0. 前言 這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，我會盡量少用公式，多用平白的語言敘述，多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。貝葉斯方法被證明是非常 general 且強大的推理框架，文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）同學 ...
機器學習 - 朴素貝葉斯
簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...