机器学习中贝叶斯建模和概率编程简介
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。贝叶斯（Bayesian）模型直接对不确定性进行建模，并提供了将专家知识纳入模型的框架。背景传统的机器学习 (ML) 模型和人工智能技术通常存在一个严重缺陷：缺乏不确定性的量化。 这些模型通常提供点估计，而不考虑其预测的不确定性。 这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。 传统的机器学习模型需要大量数据，并且通常需要正确标记的数据，因此往往会遇到数据有限的问题。...
贝叶斯模型和概率编程是解决机器学习中不确定性和数据限制问题的方法。贝叶斯模型量化不确定性，概率编程提供建模框架。马尔可夫链蒙特卡罗模拟是常用算法。概率编程语言有不同语法和功能，工作流程包括模型定义、先验分布规范、似然规范和后验分布推断。
