分享《貝葉斯方法概率編程與貝葉斯推斷》+PDF+源碼+Cameron+辛願

阿新 • • 發佈：2018-11-25

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《貝葉斯方法概率編程與貝葉斯推斷》中文版PDF+英文版PDF+源代碼

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Bayes定理的連續形式先驗概率觀測值 Y 後驗概率協方差矩陣的貝葉斯方法估計未知量的先驗分佈 ,X為一組服從多元正態分佈的向量; 的先驗分佈假設為服從分佈, 其中為自由度，為Wishart的協方差矩陣,d為維度; 先驗分佈概率密度函式

下面介紹理論基礎：應用最廣泛的文字分類的學習演算法是在資訊檢索中發展起來的計算相似度的方法，在文字分類中是通過對訓練集學習，構成類別向量 Cj，然後以向量的內積計算待分類向量 d’與類別向量距離，對每一類都由一個特徵向量 Cj，由帶類別標記訓練集的得到的。用這些向量對待

1. 引言貝葉斯方法是一個歷史悠久，有著堅實的理論基礎的方法，同時處理很多問題時直接而又高效，很多高階自然語言處理模型也可以從它演化而來。因此，學習貝葉斯方法，是研究自然語言處理問題的一個非常好的切入口。 2. 貝葉斯公式貝葉斯公式就一行：

一、總覽在進行深度學習的時候，不管是分類還是識別，都需要大量的資料集，為了解決資料集稀少的問題，我們可以通過各種資料集增強的方式來增強模型的魯棒性。在這之前我們用到了傳統的資料增強方式，比如：影象旋轉，影象翻轉，仿射變換，噪聲新增，影象色彩干擾等各種方法（詳

課程簡介 Geoffrey Hinton 2012年在coursera上開的網課：Neural Networks for Machine Learning。課程筆記這裡主要對比的是Bayesian方法和頻率法（最大似然法）。兩者的本質區別在於B

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拿蛋問題 shell腳本運算速度對比算法和編程優化前幾天，一位同學在群裏提出一個拿蛋的問題，原題如下：有一筐雞蛋，1個1個拿，正好拿完2個2個拿，正好拿完3個3個拿，正好拿完4個4個拿，剩下2個5個5個拿，剩下4個6個6個拿，正好拿完7個7個拿，剩下5個8個8個拿，剩下2個9個9個拿，正好拿完

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