原文:
先验概率 后验概率 似然 极大似然估计 极大后验估计 共轭
五分钟概率论-Beta 分布
Wdjljjfj 阅11282 转29
最大似然估计 (MLE) 最大后验概率(MAP)
谢兴l4nztpvbdk 阅283 转4
概率思维——Python贝叶斯推断指南
mingmu888 阅1522 转29
Beta分布、贝叶斯公式及共轭分布
汉无为 阅349
文本语言模型的参数估计
Rivalry 阅113 转3
贝叶斯在混合模型和分位数回归中的应用
SAM_SAS_lib 阅1044 转2
机器学习和深度学习中的概率分布
家有仙妻宝宝 阅195
模式识别与机器学习(二):常用的概率分布(共轭分布等)
黑尘子 阅2551 转8
浅谈两点分布,二项分布,伽马分布,指数分布,泊松分布,卡方分布,t分布,F分布,均匀分布,正态分布,β分布,狄利克雷分布
lhbsd 阅212 转3
共轭先验、共轭分布
dbn9981 阅467 转2
02 数学基础 _ 概率论
人老颠东 阅15
一文搞懂常见概率分布的直觉与联系
好易学 阅187 转2
为什么数据科学家都钟情于最常见的正态分布?
mylibrary929rn 阅96 转4
Logistic 分类器与 softmax分类器
Rainbow_Heaven 阅69
最大后验估计(MAP)
无名小卒917 阅163 转2
机器学习(一)
quasiceo 阅242 转3
聊一聊机器学习的MLE和MAP:最大似然估计和最大后验估计
520jefferson 阅17
贝叶斯推断 1. 基本概率模型和贝叶斯定理
huyanluanyuya 阅72 转2
机器学习较常用到的数学工具:概率与统计
taotao_2016 阅117 转3
我们来聊一聊机器学习的核心:参数估计以及贝叶斯模型
CharlseShan 阅3495 转27
透彻理解高斯过程背后的哲学思想
niudp 阅308 转8
极大似然估计详解
goandlove 阅1243 转5
从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石
小池a 阅81 转5
贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)
macro_chan 阅972 转7
R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样
拓端数据 阅446 转5
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