书名

部分观测动态系统的贝叶斯学习:Bayesian Learning for partially observed dynamical systems

书简介

本书主要整理了最近关于动态系统中贝叶斯学习的著名讲座,这里包含了关于该方面的最新知识讲解,方便机器学习从事者及时快捷了解相关最新技术与研究。

目录

  • 马尔可夫链:核,不变测度。包括观察驱动模型的示例
  • 贝叶斯推论,马尔可夫链极大似然估计的渐近性质
  • 马尔可夫链蒙特卡罗算法
  • MCMC算法的一些性质
  • 伪边缘MCMC及其应用
  • 哈密顿蒙特卡罗算法
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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。
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