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贝叶斯方法是贝叶斯学习的基础，它提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。
BATIS: Bayesian Approaches for Targeted Improvement of Species Distribution Models
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Estimation of the Coefficient of Variation of Weibull Distribution under Type-I Progressively Interval Censoring: A Simulation-based Approach
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Learning to Trust: Bayesian Adaptation to Varying Suggester Reliability in Sequential Decision Making
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Bayesian Empirical Bayes: Simultaneous Inference from Probabilistic Symmetries
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pvEBayes: An R Package for Empirical Bayes Methods in Pharmacovigilance
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A Bayesian approach to learning mixtures of nonparametric components
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A Two-Stage Bayesian Approach for Variable Selection in Joint Modeling of Multiple Longitudinal Markers with Competing Risks
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SVRG and Beyond via Posterior Correction
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LUME-DBN: Full Bayesian Learning of DBNs from Incomplete data in Intensive Care
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A Unified Spatiotemporal Framework for Modeling Censored and Missing Areal Responses
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SIMBA: Scalable Image Modeling using a Bayesian Approach, A Consistent Framework for Including Spatial Dependencies in fMRI Studies
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Computing Expected Motif Counts for Exchangeable Graph Generative Models
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An Empirical Bayes Approach to Controlling the False Discovery Exceedance
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Bayesian Approach to Temporal Logic Control of Uncertain Systems
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NF-ULA: Langevin Monte Carlo with Normalizing Flow Prior for Imaging Inverse Problems
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参考链接
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