开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

先验条件取决于其他先验

先验条件是指在进行推理或判断时，基于已有的信息或经验所做出的假设或前提条件。它们是在进行推理或决策过程中的起点，用于构建逻辑链条和推导结论。

先验条件的取决于其他先验条件是指先验条件之间可能存在依赖关系，其中某些先验条件的成立或取值可能依赖于其他先验条件的成立或取值。这种依赖关系可以是线性的，也可以是非线性的。

在云计算领域中，先验条件的取决于其他先验条件可以具体体现在以下方面：

云计算基础设施：先验条件可能包括服务器硬件配置、网络带宽、存储容量等。这些条件的取决可能涉及到其他先验条件，例如数据中心的规模、网络拓扑结构等。
软件开发和部署：先验条件可能包括开发语言、开发框架、开发工具等。这些条件的取决可能依赖于其他先验条件，例如开发团队的技术能力、项目需求等。
数据管理和存储：先验条件可能包括数据库类型、数据模型、数据安全等。这些条件的取决可能依赖于其他先验条件，例如数据的敏感性、业务需求等。
网络通信和安全：先验条件可能包括网络协议、防火墙配置、加密算法等。这些条件的取决可能涉及到其他先验条件，例如网络拓扑结构、安全策略等。
人工智能和物联网：先验条件可能包括算法模型、传感器设备、数据采集等。这些条件的取决可能依赖于其他先验条件，例如数据质量、设备可靠性等。

在实际应用中，了解和明确先验条件的取决关系对于正确理解和应用云计算技术至关重要。根据具体的先验条件，可以选择适当的腾讯云产品来满足需求。腾讯云提供了丰富的云计算产品和解决方案，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等，可以根据具体场景和需求选择相应的产品。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

https://gershmanlab.com/pubs/Dasgupta20.pdf 主要结论自动翻译节选

02

意图、假设、行动、证据 Dynamic inference by model reduction

Dynamic inference by model reduction 2023.09.10.557043v1.full

01

使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？

01

贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？

03

复杂推理模型，信念的信念

主动推理提供了感知行为的第一原理描述，从中可以导出特殊和重要的案例，例如强化学习、主动学习、贝叶斯最优推理、贝叶斯最优设计等。主动推理通过将信息获得置于与奖励或价值相同的基础上，解决了与先前偏好相关的开发-探索困境。简而言之，主动推理以预期(变分)自由能的形式，用(贝叶斯)信念的泛函代替了价值函数。在本文中，我们考虑一种复杂的主动推理，使用预期自由能的递归形式。复杂性描述了一个代理对信念的信任程度。我们考虑对事态的行动的反事实后果有信念的代理人和对那些潜在状态有信念的代理人。换句话说，我们从简单地考虑“如果我做了那件事会发生什么”转变为“如果我做了那件事，我会相信发生什么”。自由能泛函的递归形式有效地实现了对未来行动和结果的深树搜索。至关重要的是，这种搜索是基于信念状态的序列，而不是状态本身。我们用深层决策问题的数值模拟来说明这种方案的能力。

02

机器学习（15）——贝叶斯网络贝叶斯小结

前言：当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。在贝叶斯网络的应用中，隐马可夫模型最常用。一般而言，贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，可以是可观察到的变量，或隐变量，未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之间的因果关系(也就是这两个随机变量之间非条件独立)，如果两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因”，另外一个是“果”，从而两节点之间就会产生一个条件概率值。

06

学界 | 稳定、表征丰富的球面变分自编码器

近期的研究为 NLP 的一系列任务建立了深度生成模型的有效性，包括文本生成（Hu et al., 2017; Yu et al., 2017）、机器翻译（Zhang et al., 2016）以及风格迁移（Shen et al., 2017; Zhao et al., 2017a）。变分自编码器（VAE）在以往的文本建模中被研究过（Miao et al., 2016; Bowman et al., 2016），研究人员曾提出过一个用来捕获数据中潜在结构的连续潜变量。经典的 VAE 实现假设潜在空间的先验函数是多元高斯的，在训练期间，变分后验在损失函数的 KL 散度激励下会近似于先验值。以往研究发现，该方法的一个主要局限性是 KL 项可能会激励潜变量的后验分布「坍缩」到先验，导致潜在结构无法被充分利用（Bowman et al., 2016; Chen et al., 2016）。

05

一个框架整合大脑理论 7 三层智能：有目的的行为，精确同步外部世界

从动力系统的角度来看，这可以解读为广义同步的出现——或者混沌的同步——就像联合系统收敛于一个同步流形

01

马尔可夫毯、信息几何和随机热力学

本文考虑了热力学、信息和推理之间的关系。特别是，它在自组织的变分（自由能）原理下探索了信念更新的热力学伴随物。简而言之，任何拥有马尔可夫毯的（弱混合）随机动力系统，即内部和外部状态的分离——配备有信息几何。这意味着内部状态参数化外部状态的概率密度。此外，在非平衡稳态下，内部状态流可以解释为统计学中称为贝叶斯模型证据的量的梯度流。简而言之，任何拥有马尔可夫毯子的系统都存在自然的贝叶斯力学。至关重要的是，这意味着内部状态执行的推论与其能量学（以随机热力学为特征）之间存在明确的联系。本文是主题为“协调能源-自主计算与智能”。

01

对反事实后果有信念的理论AI模型

主动推理提供了感知行为的第一原理描述，从中可以导出特殊和重要的案例，例如强化学习、主动学习、贝叶斯最优推理、贝叶斯最优设计等。主动推理通过将信息获得置于与奖励或价值相同的基础上，解决了与先前偏好相关的开发-探索困境。简而言之，主动推理以预期(变分)自由能的形式，用(贝叶斯)信念的泛函代替了价值函数。在本文中，我们考虑一种复杂的主动推理，使用预期自由能的递归形式。复杂性描述了一个代理对信念的信任程度。我们考虑对事态的行动的反事实后果有信念的代理人和对那些潜在状态有信念的代理人。换句话说，我们从简单地考虑“如果我做了那件事会发生什么”转变为“如果我做了那件事，我会相信发生什么”。自由能泛函的递归形式有效地实现了对未来行动和结果的深树搜索。至关重要的是，这种搜索是基于信念状态的序列，而不是状态本身。我们用深层决策问题的数值模拟来说明这种方案的能力。

02

【深度学习】迁移学习中的领域转移及迁移学习的分类

根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位

01

设计线程安全的类

设计线程安全的类：在设计线程安全类的过程中，需要包含以下三个基本要素：找出构成对象状态的所有变量；找出约束状态变量的不变性条件；建立对象状态的并发访问管理策略。要分析对象的状态，首先从对象的域开始。如果对象中所有的域都是基本类型的变量，那么这些域将构成对象的全部状态。如果对象的域中引用了其他对象，则该对象的域包含被引用对象的域。同步策略定义了如何在不违背对象的不变性条件和后验条件的情况下对其状态的访问操作进行协同。同步策略规定了如何将不可变性、线程封闭与加锁机制等结合起来以维护线程的安全性

04

机器学习21：概率图--朴素贝叶斯模型

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。

02

R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析

蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不容易，这取决于取样空间的维度。因此，我们需要借助更复杂的蒙特卡洛方法来帮助简化这个问题；例如，重要性抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样和Metropolis Hastings抽样。这些方法通常涉及从建议密度Q(x)中取样，以代替P(x)。

03

【机器学习实战】垃圾分类快速理解机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）

贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。

03

估计理论—从经典到贝叶斯

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种很经典的估计方法。顾名思义，就是最大化似然函数的一种估计方法。似然函数（Likelihood function），即

04

实现机器人的系统1和系统2 Slow and fast

处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列，但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反，较低级别的处理允许对环境刺激做出快速反应，但确定最佳行动的能力有限。通过重复相同的任务，生物有机体找到了最佳的权衡：从原始运动开始通过创建特定于任务的神经结构，组合低级结构然后逐渐出现高级复合动作。最近被称为“主动推理”理论框架可以捕获人类行为的高级和低级过程，但任务专业化如何在这些过程中发生仍不清楚。在这里，我们比较了拾放任务的两种分层策略：具有规划功能的离散连续模型和具有固定转换的仅连续模型。我们分析了定义内在和外在领域运动的几个后果。最后，我们提出如何将离散动作编码为连续表示，将它们与不同的运动学习阶段进行比较，并为进一步研究仿生任务适应奠定基础。

01

mle与map_normal map

本文是关于MLE(最大似然估计)与MAP(最大后验概率)的一些自己学习的心得. (本文的重点在于对比MLE和MAP)

02

译文朴素贝叶斯算法总结

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X) = P(X,Y)/P(X)得出。朴素贝叶斯很直观，计算量也不大，在很多领域有广泛的应用，这里我们就对朴素贝叶斯算法原理做一个小结。 1. 朴素贝叶斯

09

朴素贝叶斯算法原理小结

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数$Y=f(X)$,要么是条件分布$P(Y|X)$。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布$P(X,Y)$,然后用$P(Y|X) = P(X,Y)/P(X)$得出。

02

基于偏差校正似然的贝叶斯参数估计

统计估计的一个特征是即使估计量(弱)一致的，他们也可以包含偏差。即随着样本量的增加，估计量的值收敛（概率）为基础参数的真实值，即期望值估计量可能与真实值有所不同。

01

朴素贝叶斯模型

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

02

在口袋妖怪世界中理解ChatGPT的思维

今天为大家分享一篇研究，当ChatGPT穿越到口袋妖怪世界，是否会理解并应用这个虚构世界的知识呢？

01

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

作者：LeftNotEasy 原文：http://blog.csdn.net/mydear_11000/article/details/48731497 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。 ——题记目录 0. 前言

05

极大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）

极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。

01

python实现朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。

02

论文算法复现-推荐算法 | 考虑信任传播的概率矩阵分解

通常，在推荐系统中，我们有一组用户和一组项目。每个用户通过一些值对一组项目进行评分。推荐系统的任务是预测用户u在未评级项目i上的评级，或者通常根据已经存在的评级为给定用户u推荐一些项目。

03

前沿 | BAIR提出人机合作新范式：教你如何高效安全地在月球着陆

选自BAIR 作者：Siddharth Reddy 机器之心编译参与：Pedro、刘晓坤人机合作可以提高很多现实高危任务的成功率和安全性，特别是对于视野受限的飞机着陆甚至飞船登月任务。以前的方法通常依赖于大量的先验知识（基于模型）。为此，伯克利 AI 研究院提出了基于深度强化学习的共享自治系统（无模型），不需要先验知识就可以辅助任务的执行，并在有先验知识的条件下能进一步利用并提升性能。该系统对于存在非结构化、不可预测因素的任务很有优势。在登月游戏和真实无人机着陆的任务中它都取得了优越的成果，显著优于人机

06

R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据

贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向。在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来使用贝叶斯网络。

05

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。

02

赫尔辛基大学AI基础教程：朴素贝叶斯分类（3.3节）

朴素贝叶斯分类是贝叶斯定理最有用的应用之一。贝叶斯分类是一种可用于分类的机器学习技术，比如将文本文档等对象分为两类或更多类。通过分析一组训练数据来训练分类器，以此给出正确的类别。

03

【数据挖掘】贝叶斯公式应用拼写纠正示例分析 ( 先验概率 | 似然概率 | 后验概率 )

① 提出假设 : 首先要猜测用户想要输入的是哪个单词 , 给出几个猜测的可能项 ;

01

超越 Sora 自动学习完整的世界模型结构

原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。

01

读博，我想好了！

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：AI蜗牛车今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得，希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助，以下为原文。一. 决策树容易过拟合？张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树，然而，单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yes or no的回答，而无法为预测的结果输出概率值，也就是说，它只能回答“你适合读博吗？”，而不能回答“你有多大程度适合读博？”。这一点其实很重要，因为这个世界并不是非黑即白的。那么如何才能回答“你

02

隐马尔可夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场

在介绍马尔可夫模型之前，先简单介绍下马尔可夫过程。马尔可夫过程是满足无后效性的随机过程。假设在一个随机过程中，

06

观点 | 在工程领域中，机器学习的数学理论基础尤为重要

近期研究人员越来越多地关注将机器学习方法应用到科学、工程应用中。这主要是受自然语言处理（NLP）和图像分类（IC）[3] 领域近期发展的影响。但是，科学和工程问题有其独特的特性和要求，对高效设计和部署机器学习方法带来了新挑战。这就对机器学习方法的数学基础，以及其进一步的发展产生了强大需求，以此来提高所使用方法的严密性，并保证更可靠、可解释的结果。正如近期当前最优结果和统计学习理论中「没有免费的午餐」定理所述，结合某种形式的归纳偏置和领域知识是成功的必要因素 [3 , 6]。因此，即使是现有广泛应用的方法，也对进一步的数学研究有强需求，以促进将科学知识和相关归纳偏置整合进学习框架和算法中。本论文简单讨论了这些话题，以及此方向的一些思路 [1 , 4 , 5]。

01

先验信念对政策类型影响的实证研究

原文标题：An Empirical Study on the Practical Impact of Prior Beliefs over Policy Types

06

数据分析入门系列教程-贝叶斯原理

如果你对当年学习的概率统计还有些印象的话，就一定会记得有个贝叶斯原理的东西，它是由英国数学家贝叶斯提出的。

07

自动学习扩展世界模型的多层次结构

本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。

01

自动学习扩展世界模型的多层次结构

本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。

01

基于自编码器的表征学习：如何攻克半监督和无监督学习？

为了将人工智能应用于从世界收集的大量无标注数据，一大关键难题是要能仅用少量监督或无监督的学习方法来学习有用的表征。尽管在数据上学习到的表征的有用性显然很大程度上取决于其所针对的最终任务，但仍可想见有些表征的性质可同时用于很多真实世界任务。在一篇有关表征学习的开创性论文中，Bengio et al. [1] 提出了这样一组元先验（meta-prior）。这些元先验来自对世界的一般性假设，比如解释性元素的层次化组织形式或解离性（disentanglement）、半监督学习的可能性、数据在低维流形上的汇集、可聚类性、时间和空间一致性。

02

了解这5种常用的概率分布，能让你跳过不少坑

学习机器学习算法过程中，少不了概率分布的概念，说起概率分布我的脑中除了正太分布那条线就再也没有其他印象了，这个缺陷使我在推导公式过程中遇到很多坑，也在理解数据特征中错过很多。

00

看得见的高斯过程：这是一份直观的入门解读

作者：Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen

03

R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向

00

不想去健身房的我，最后被贝叶斯分析说服了...

可能经常你会听到一些很主观的评价比如“你太瘦了”或者“你怎么那么高”，但这里瘦或者高都是基于评价者的主观判断和视觉记忆做出的评述，并没有严格的参照。

00

平凡而又神奇的贝叶斯方法

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。 ——题记目录 0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼

04

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Comparasion）与贝叶斯奥卡姆剃刀（Bayesian Occam’s Razor） 3.3 最小描述长度原则 3.4 最优贝叶斯推理 4. 无处不在的贝叶斯 4.1 中文分词 4.2 统计机器翻译 4.3 贝叶斯图像识别，Analysis by Synthesis 4.4 EM 算法与基于模型的聚类 4.5 最大似然与最小二乘 5. 朴素贝叶斯方法（又名“愚蠢者的贝叶斯（idiot’s bayes）”） 5.1 垃圾邮件过滤器 5.2 为什么朴素贝叶斯方法令人诧异地好——一个理论解释 6. 层级贝叶斯模型 6.1 隐马可夫模型（HMM） 7. 贝叶斯网络

05

加速科学进步：通过贝叶斯对抗性合作

对抗性合作被推崇为解决科学争议的黄金标准。虽然对抗性合作的优点已经被广泛讨论，但这种方法在神经科学和相关领域却鲜有进展。从这个角度来看，我们认为对抗性合作研究已经被对科学理论证伪的过度限制所阻碍。相反，我们提倡一种更广泛的观点，即根据贝叶斯信念更新、模型比较和证据积累来构建敌对合作。这一框架扩大了对抗性合作的范围，以适应广泛的信息(但不一定是决定性的)研究，同时提供必要的正式工具来指导对抗性环境中的实验设计和数据分析。我们提供了一些工作实例，展示了如何部署这些工具来根据一个通用的证据指标对理论模型进行评分，从而提供了一种方法来跟踪随着时间的推移，竞争理论所获得的实证支持的数量。

01

解读 | 得见的高斯过程

高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。

01

【机器学习】看得见的高斯过程：这是一份直观的入门解读

来源：人工智能大讲堂本文约6500字，建议阅读8分钟本文旨在向读者介绍高斯过程，并且把它背后的数学原理讲得更加直观易懂。高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。选自Distill，作者：Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen，参与：Yi Bai、张倩、王淑婷。引言即使读过一些机器学习相关

06

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭