贝叶斯机器学习重点基础知识点_第1页
贝叶斯机器学习重点基础知识点_第2页
贝叶斯机器学习重点基础知识点_第3页
贝叶斯机器学习重点基础知识点_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

贝叶斯机器学习重点基础知识点一、贝叶斯机器学习概述1.贝叶斯机器学习简介a.贝叶斯理论的基本概念b.贝叶斯机器学习的应用领域c.贝叶斯机器学习与传统机器学习的区别2.贝叶斯机器学习的基本原理a.概率论基础b.贝叶斯定理c.后验概率与先验概率3.贝叶斯机器学习的主要方法a.贝叶斯线性回归b.贝叶斯决策树c.贝叶斯神经网络二、贝叶斯线性回归1.贝叶斯线性回归模型a.模型假设b.模型参数c.模型求解2.贝叶斯线性回归的求解方法a.最大化后验概率b.马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法c.变分推断方法3.贝叶斯线性回归的应用实例a.房价预测b.汽车销量预测c.信用评分三、贝叶斯决策树1.贝叶斯决策树模型a.决策树的基本概念b.贝叶斯决策树的特点c.贝叶斯决策树的构建过程2.贝叶斯决策树的求解方法a.贝叶斯信息准则（BIC）b.预测准确率c.简化决策树3.贝叶斯决策树的应用实例a.信用卡欺诈检测b.肺癌诊断c.顾客流失预测四、贝叶斯神经网络1.贝叶斯神经网络模型a.神经网络的基本概念b.贝叶斯神经网络的特点c.贝叶斯神经网络的构建过程2.贝叶斯神经网络的求解方法a.高斯过程回归（GPR）b.贝叶斯优化c.马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法3.贝叶斯神经网络的应用实例a.图像分类b.自然语言处理c.语音识别五、贝叶斯机器学习的优势与挑战1.贝叶斯机器学习的优势a.考虑不确定性b.模型解释性c.适应性强2.贝叶斯机器学习的挑战a.计算复杂度b.参数选择c.模型稳定性3.贝叶斯机器学习的未来发展趋势a.深度学习与贝叶斯方法的结合b.贝叶斯优化在机器学习中的应用c.贝叶斯机器学习在多模态数据上的应用1.Bishop,C.M.(2006).Patternrecognitionandmachinelearning.Springer.2.Gelman,A.,Carlin,J.B.,Stern,H.S.,Dunson,D.B.,Vehtari,A.,&Rubin,D.B.(2013).Bayesiandataanalysis.CRCpress.3.Murphy,K.P.(2012)

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 网络生活

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论