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貝葉斯集錦：貝葉斯統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率以及共軛先驗(yàn)

最大似然估計(jì) （MLE） 最大后驗(yàn)概率（MAP）

文本語(yǔ)言模型的參數(shù)估計(jì)

專(zhuān)知主題鏈路知識(shí)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

Beta分布、貝葉斯公式及共軛分布

【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】深入淺出經(jīng)典貝葉斯統(tǒng)計(jì)

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

概率分布

貝葉斯推斷 1. 基本概率模型和貝葉斯定理

對(duì)拋硬幣試驗(yàn)中后驗(yàn)概率的理解

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

貝葉斯分析：拋硬幣的概率真的是1/2嗎

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)

傳說(shuō)中的貝葉斯統(tǒng)計(jì)到底有什么來(lái)頭？

如何理解Beta分布和Dirichlet分布？

正態(tài)分布的前世今生

蒙特卡羅計(jì)算積分

R語(yǔ)言貝葉斯Poisson泊松-正態(tài)分布模型分析職業(yè)足球比賽進(jìn)球數(shù)

貝塔分布背后的直覺(jué)：概率的概率分布

再談貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派的區(qū)別

全棧必備 貝葉斯方法

我們來(lái)聊一聊機(jī)器學(xué)習(xí)的核心:參數(shù)估計(jì)以及貝葉斯模型

機(jī)器不學(xué)習(xí)：CTR預(yù)估中的貝葉斯平滑方法

扔硬幣中的思考——隱含變量建模