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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。
【NeurIPS 2023】通过贝叶斯方法使语言模型与人类偏好相对齐
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29+阅读 · 2023年10月10日
Nat Rev Drug Discov｜贝叶斯方法在药物开发中的应用
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10+阅读 · 2023年9月2日
【SIGIR2020】多检索系统的贝叶斯推理风险评估，Bayesian Inferential Risk Evaluation On Multiple IR Systems
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8+阅读 · 2020年6月10日
【贝叶斯规则因果推理】《Causal Inference with Bayes Rule》by Finn Lattimore, David Rohde
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45+阅读 · 2019年12月13日
【推荐论文】具有深度学习知识的贝叶斯推理，Bayesian Reasoning with Deep-Learned Knowledge
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38+阅读 · 2020年2月2日
【AAAI2020】拓扑贝叶斯优化与持久性图：Topological Bayesian Optimization with Persistence Diagrams
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10+阅读 · 2020年1月17日
【开放书】部分观测动态系统的贝叶斯学习，119页pdf，Bayesian Learning for partially observed dynamical systems
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37+阅读 · 2019年12月27日
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45+阅读 · 2019年12月25日
【MIT】大型元学习数据集（Supplementary Materials for Niseko: a Large-ScaleMeta-Learning Dataset），麻省理工学院博士| Zeyuan Shang
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14+阅读 · 2019年12月24日
【KDD2019|讲座推荐】深层贝叶斯挖掘、学习与理解：Deep Bayesian Mining, Learning and Understanding
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64+阅读 · 2019年12月14日
人工智能学习笔记，247页pdf
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【ICML2019 tutorial】主动假设检验:一个信息论的观点（Active Hypothesis Testing: An Information Theoretic (re)View），Tara Javidi
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7+阅读 · 2019年12月7日
【IJCAI 2019 | tutorial】事件序列的时间点过程学习, Temporal Point Processes Learning for Event Sequences (附pdf)
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47+阅读 · 2019年11月30日
【IJCAI 2019 | tutorial】材料学与AI AI for Materials Science , Lars Kotthof
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【电子书推荐】机器学习中的高斯过程Gaussian Processes for Machine Learning，剑桥大学 | Carl Edward Rasmussen，爱丁堡大学 | Chris Williams
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96+阅读 · 2019年11月19日
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