贝叶斯公式_贝叶斯公式技术文章

贝叶斯公式

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03-09

贝叶斯公式是机器学习数学基础中的一个重要概念，很多人搞不动贝叶斯概率背后的本质和原理，在实际应用总容易迷失。

02-25

在本文中，我们会用概率的观点来看待机器学习模型，用简单的例子帮助大家理解判别式模型和生成式模型的区别。通过思考曲线拟合的问题，发现习以为常的损失函数和正则化项背后有着深刻的意义

2022-08-06

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。

2022-06-18

“[K] 知识确实是非常主观的，但我们可以通过打赌来量化它。我们下注的金额显示了我们对某事的信任程度。”

2021-08-14

朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。

2021-06-28

本文将给大家介绍索信达AI创新中心研究的可解释系列之Falling Rule Lists,该内在可解释模型由杜克大学的Rudin提出，用贝叶斯的方法来学习规则列表的参数，达到不一样的模型效果，给业务人员提供新的解决问题思路。

2021-05-26

如今，贝叶斯优化作为一种超参数调优工具正在逐渐取代网格搜索和随机搜索的地位，日益成为主流的调参方法。与此同时，在神经网络结构搜索(NAS)方向上，基于贝叶斯优化的方法也达到了当前先进水平，形成了较为成熟、完整的理论体系和结构框架。

2020-06-03

本篇文章将从贝叶斯公式出发，探究贝叶斯到底是啥，以及其在认知层面的巨大作用。不过据说每出现 1 个公式，文章阅读将下降 1/3。