贝叶斯深度学习是什么，和传统神经网络有何不同？ - 知乎
2019年10月24日 · 同学的回答很好地介绍了贝叶斯深度学习相关的一些概念，这里我接着做一些系统的、详细的介绍。 在survey里面，我们将贝叶斯深度学习（或者叫Bayesian Deep …
如何通俗地解释贝叶斯线性回归的基本原理？ - 知乎
2014年10月9日 · full-Bayesian与最大似然估计，最大后验估计（MAP）不同之处在于它得到的是测试数据在整个空间上的一个概率分布，而不单纯是一个点估计。 它的精髓就在于这个加权 …
Posterior Predictive Distributions in Bayesian Statistics
2021年2月17日 · In Bayesian statistics, we don’t end up with point estimates of the parameters but samples of the posterior joint distribution of the parameters. To get samples of the …
如何理解近似贝叶斯计算 (Approximate Bayesian Computation)？
2016年6月1日 · 因为 贝叶斯公式 中，后验=先验* 似然函数。当你需要求后验，但似然函数很多情况下是不知道的，这个时候，ABC就出现了。精确计算不了，那么我们就用近似的方式，那么 …
分层贝叶斯模型（bayesian hierarchical) 都涉及到哪些必需 ...
2014年8月5日 · 可以轻松创建交互式地图 请注意，先前的地图还包括11个受TCE污染的站点的位置，可以通过缩小看到它。 混合效应模型 泊松回归 我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机 …
怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？ - 知乎
2015年2月5日 · 现在，看看如何在日常诊断中用该BN模型。 首先，应该注意到，上述模型反映了一个来诊所求医的新患者，为诊断之前我们没有这个患者的任何信息。而当我们向患者咨询信 …
怎样理解贝叶斯模型平均（Bayes model averaging）？ - 知乎
2016年4月22日 · （看懂本答案，无需了解贝叶斯） 首先说下，题主的题目写得有点问题。 在绝大部分国内外参考文献中，BMA的全称是Bayesian Model Averaging而不是题主题目中所写 …
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络 (Bayesian Network ...
2024年10月21日 · 一、贝叶斯网络 (Bayesian Network) 1.对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量 …
为何说 Transformer 是一种理想的 Bayesian 模型实现？请 ...
2026年1月4日 · 为何说 Transformer 是一种理想的 Bayesian 模型实现？ 请阐述数学原理及具体的场？ 为何说 Transformer 是一种理想的 Bayesian 模型实现？ 请阐述数学原理及具体的场景 …
什么是Bayesian Approach？ - 知乎
2018年1月25日 · 作为一个 Bayesian，PRML 当然是一本必读书——它甚至可以 免费下载。 大概 Bishop 真的算得上 Bayesian Church 的教皇？ 对于一个狭义的 Bayesian，Bishop 应该是一只 …