分层贝叶斯模型（bayesian hierarchical) 都涉及到哪些必需 ...
2018年8月12日 · 可以轻松创建交互式地图 请注意，先前的地图还包括11个受TCE污染的站点的位置，可以通过缩小看到它。 混合效应模型 泊松回归 我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机 …
如何通俗地解释贝叶斯线性回归的基本原理？ - 知乎
2017年7月2日 · full-Bayesian与最大似然估计，最大后验估计（MAP）不同之处在于它得到的是测试数据在整个空间上的一个概率分布，而不单纯是一个点估计。 它的精髓就在于这个加权积 …
贝叶斯深度学习是什么，和传统神经网络有何不同？ - 知乎
同学的回答很好地介绍了贝叶斯深度学习相关的一些概念，这里我接着做一些系统的、详细的介绍。 在survey里面，我们将贝叶斯深度学习（或者叫Bayesian Deep Learning，以下简称BDL） …
贝叶斯博弈是怎样一个过程？ - 知乎
贝叶斯博弈 (Bayesian Game)就是不完全信息静态/动态博弈。 在不对称信息博弈中，纳什均衡的概念将有一些特别的表达方式。 由于参与人的策略选择是 类型依存的，而参与人不知道别人 …
如何理解近似贝叶斯计算 (Approximate Bayesian ...
2022年1月6日 · 因为 贝叶斯公式 中，后验=先验* 似然函数。当你需要求后验，但似然函数很多情况下是不知道的，这个时候，ABC就出现了。精确计算不了，那么我们就用近似的方式，那么 …
什么是Bayesian Approach？ - 知乎
作为一个 Bayesian，PRML 当然是一本必读书——它甚至可以 免费下载。 大概 Bishop 真的算得上 Bayesian Church 的教皇？ 对于一个狭义的 Bayesian，Bishop 应该是一只头雁。 然而我 …
贝叶斯收缩是一个怎样的过程？ - 知乎
Bayesian Shrinkage主要是在USE4里面具体叙述的。年初的时候研究过Barra风险模型，这里简单聊聊我做的过程。 声明一下，本人确实没用过正版Barra，我做的东西都是在阅读文献基础上 …
如何简单理解贝叶斯决策理论（Bayes Decision Theory ...
如题，简单明了的解释一下贝叶斯决策理论在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”。 什么是正向概率呢？ 举个例子，杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白 …
怎样理解贝叶斯模型平均（Bayes model averaging）？ - 知乎
（看懂本答案，无需了解贝叶斯） 首先说下，题主的题目写得有点问题。 在绝大部分国内外参考文献中，BMA的全称是Bayesian Model Averaging而不是题主题目中所写的Bayes...，这个问 …
如何理解PAC Bayesian的bound? - 知乎
2022年4月9日 · 如何理解PAC Bayesian的bound?整个bound除了KL(概率||先验)外的项都和先验没有关系啊？