贝叶斯

简介：当涉及到机器学习中的贝叶斯方法时，通常指的是贝叶斯统计学或贝叶斯推断，它是一种用于处理不确定性的概率方法。该方法以18世纪英国数学家Thomas Bayes的名字命名，他开发了这种方法的基本原理。在传统的机器学习方法中，我们根据已知数据来训练模型，并使用该模型来预测新的未知数据。然而，贝叶斯方法采用了一种不同的方法，即将概率引入模型的参数和预测中。这使得贝叶斯方法能够更好地处理不确定性，并在小样本情况下表现较好。贝叶斯方法的基本思想是，我们开始对模型参数和未知数据的先验信念进行建模。然后，当我们观察到新数据时，我们使用贝叶斯定理来更新我们的信念，这样我们的预测就会更加准确。其他系列面经请...