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贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
【新书】贝叶斯推断：理论、方法、计算，347页pdf
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82+阅读 · 6月8日
【NeurIPS2022】主动贝叶斯因果推理
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58+阅读 · 2022年11月14日
【牛津大学博士论文】深度迁移学习贝叶斯推断，157页pdf
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75+阅读 · 2022年9月28日
【MIT博士论文】通过最优传输不匹配措施的鲁棒贝叶斯推断:应用和算法
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23+阅读 · 2022年7月14日
《通过最优传输失配措施进行鲁棒性贝叶斯推断：应用和算法》麻省理工学院2022最新博士论文
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14+阅读 · 2022年6月21日
【ICLR2022】Transformers亦能贝叶斯推断
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24+阅读 · 2021年12月23日
不可错过！MASON最新《贝叶斯推断与决策理论》课程，附PPT下载
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31+阅读 · 2020年12月25日
【干货书】贝叶斯推断随机过程，449页pdf
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150+阅读 · 2020年8月27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
【牛津大学ICLR2020】通过元学习的贝叶斯自适应深度RL, VariBAD: A Very Good Method for Bayes-Adaptive Deep RL via Meta-Learning
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24+阅读 · 2020年2月28日
生成式对抗网络先验贝叶斯推断，Bayesian Inference with Generative Adversarial Network Priors
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27+阅读 · 2020年2月18日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference： Approximate Bayesian Inference in Machine Learning（附带pdf）
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33+阅读 · 2019年11月30日
参考链接
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贝叶斯理论
子主题
先验概率
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