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專知主題鏈路知識推薦#4-機(jī)器學(xué)習(xí)中往往被忽視的貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法

深入探究貝葉斯線性回歸的機(jī)理及其本質(zhì)

聊一聊機(jī)器學(xué)習(xí)的MLE和MAP：最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)

【非參數(shù)貝葉斯學(xué)習(xí)系列】Beta Distribution 學(xué)習(xí)筆記

最大似然估計(jì) （MLE） 最大后驗(yàn)概率（MAP）

極大似然估計(jì)、極大后驗(yàn)估計(jì)和貝葉斯估計(jì)

五分鐘概率論-Beta 分布

先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率以及共軛先驗(yàn)

貝葉斯集錦：貝葉斯統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的概率分布

共軛先驗(yàn)、共軛分布

概率分布

再談貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派的區(qū)別

貝葉斯推斷 1. 基本概率模型和貝葉斯定理

全棧必備 貝葉斯方法

對拋硬幣試驗(yàn)中后驗(yàn)概率的理解

R語言Metropolis Hastings采樣和貝葉斯泊松回歸Poisson模型

機(jī)器不學(xué)習(xí)：CTR預(yù)估中的貝葉斯平滑方法

統(tǒng)計(jì)決策——貝葉斯決策理論（Bayesian Decision Theory）

貝葉斯統(tǒng)計(jì) - 茆詩松

從最大似然估計(jì)開始，你需要打下的機(jī)器學(xué)習(xí)基石