朱莉娅的贝叶斯颂歌

是一本关于贝叶斯统计学的著作，由美国统计学家和计算机科学家David MacKay所著。贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的概率推理方法，它可以用来处理不确定性和推断未知变量的概率分布。

贝叶斯统计学的优势在于它能够将先验知识和观测数据结合起来，通过不断更新先验概率来得到后验概率。这种方法在处理小样本数据、处理噪声数据、进行模式识别和预测等方面具有很大的优势。

在云计算领域，贝叶斯统计学可以应用于各种场景，例如：

异常检测：通过建立贝叶斯模型，可以对云计算环境中的异常行为进行检测和预测，从而提高系统的安全性和稳定性。
风险评估：通过贝叶斯统计学，可以对云计算服务的风险进行评估和管理，帮助用户选择合适的云计算服务提供商。
资源优化：贝叶斯统计学可以用于优化云计算资源的分配和调度，提高资源利用率和性能。
数据分析：贝叶斯统计学在数据分析中有广泛的应用，可以用于数据挖掘、模式识别、预测分析等方面。

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图源：维基百科贝叶斯的助手会将一个黑球放在桌面上，位置同样（均匀）随机。贝叶斯仍然背对桌子，同样不知道黑球的位置。接下来，贝叶斯向助手提问白球到底在黑球的左边还是右边，助手会回答他的问题。...1763 年，在贝叶斯辞世两年之后，他的公式才最终得以发表，这要归功于理查德·普赖斯的不朽之作。实际上，在这两位智者之中，普赖斯反而比贝叶斯更像一个贝叶斯主义者，但他其实也没有那么秉持贝叶斯主义。...拉普拉斯是一位实用贝叶斯主义者。 4 贝叶斯主义的寒冬不幸的是，科学在当年还没有发展到那一步。19 世纪的智者并没有看到贝叶斯推理那令人醉心的有效性，而是几乎一致否定了拉普拉斯的逆概率。...由此大获全胜后，林德利成了倡导贝叶斯主义的活跃分子，宣称所有统计都是贝叶斯公式的某种特殊情况或近似，并在英国建立了数个偏向贝叶斯主义的统计学系。...最终还是贝叶斯主义胜利了！ 8 贝叶斯主义的胜利 20 世纪 60 年代，雷·所罗门诺夫将图灵的可计算性理论与贝叶斯公式结合起来，这就是人工智能一般性框架的前身。

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Dana 戴纳/戴娜 Deane 迪恩 Dell 德尔 Darwin 达尔文 Damian 戴米安 Darcy 达西 Damon 戴蒙 Dan 丹 Dane 戴恩 Diana 黛安娜 Delia 迪莉娅...Flossie 弗洛西 Floy 弗洛伊 Fernanda 费尔南达 Ferdinand 费迪南德 Fonda 方达 Flo 弗洛 Fidelia 菲迪莉娅 Felipa 费利珀 Felicia 费利西娅...杰罗姆 Jone 乔恩 Justin 贾斯廷 Jesus 杰西 Jessie 杰西 Jesse 杰西 Julius 朱利叶斯 Joshua 乔舒亚 January 贾纽厄里 Jo 乔 Joe 乔 Jayne...Johnnie 约翰尼 Johnny 约翰尼 Josiah 约西亚 Josephine 约瑟芬 Josie 乔西 Juliana 朱莉安娜 Julie 朱莉 Juliet 朱丽叶 Jonathan 乔纳森...Zena 齐娜 Zandra 赞德拉 Zola 左拉 ---- 我的CSDN博客地址 https://michael.blog.csdn.net/

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平凡而又神奇的贝叶斯方法

层级贝叶斯模型 6.1 隐马可夫模型（HMM） 7. 贝叶斯网络 0. 前言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。...然而后来，贝叶斯方法席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯方法的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。...为什么要用贝叶斯公式？为什么贝叶斯公式在这里可以用？我们可以很容易地领会为什么贝叶斯公式用在前面介绍的那个男生女生长裤裙子的问题里是正确的。但为什么这里？...朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法是一个很特别的方法，所以值得介绍一下。我们用朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤中的应用来举例说明。 5.1 贝叶斯垃圾邮件过滤器问题是什么？...具体的数学公式请参考这篇 paper 。 6. 层级贝叶斯模型 ? 层级贝叶斯模型是现代贝叶斯方法的标志性建筑之一。

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大数据文摘翻译作品作者： Allen Downey 翻译：Cheng Kun 校对：孙沁(kiki) 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权去年秋天我在欧林学院讲授贝叶斯统计的入门课...我的学生们正在做一些优秀的项目,我便邀请他们来写出项目结果，作为我博客的特邀文章。其中一支团队将贝叶斯生存分析运用到“冰与火之歌”的人物角色上，,这个系列由乔治•马丁所写。...贝叶斯生存分析之“权利的游戏 ? 冰与火之歌这一系列被普遍认为“很残酷很极端”。在马丁的笔下,无论好坏老幼,主角配角，谁都有性命之虞。...在这个报告中,我们来仔细看看小说中的死亡模式，并创建一个贝叶斯模型来预测角色在接下来的两本书里的生存概率。通过使用冰与火之歌的维基数据,我们创建了一个数据集，包括了已出版的小说中所有的916个角色。...在图11中给出的数据是不确定的,但看起来艾莉亚比瑟曦的生存几率略高一筹。两个配角分别是野人的公主瓦尔,和神秘的魁蜥，我们非常好奇她们的命运。 ?

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学界 | NeurIPS 2018 中的贝叶斯研究

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