机器学习中贝叶斯建模和概率编程简介

解道jdon.com ·

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。

不确定性后验分布推断建模机器学习概率编程贝叶斯模型马尔可夫链蒙特卡罗模拟

原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。