在大資料時代，種類多樣的科學與工程資料快速增加。由於物理環境的隨機性、資料雜訊、資訊不完全等因素的存在，大資料中具有普遍的不確定性。如何對大資料進行有效的不確定性建模和高效計算是機器學習面臨的重要挑戰。
貝葉斯方法自2023年提出以來，已有250多年的歷史，在人工智慧、機器學習的眾多領域得到了廣泛應用和發展。2023年的圖靈獎獲得者judea pearl教授的主要貢獻是將概率統計引入人工智慧，成為現代人工智慧的理論基礎。但是，在大資料環境下，貝葉斯學習面臨著多方面的挑戰。
近年來，貝葉斯方法在機器學習領域得到了快速發展。在基礎理論方面，正則化貝葉斯方法通過變分和資訊理論工具，在優化框架下引用後驗正則化項，擴充套件了貝葉斯方法在考慮問題屬性和領域知識的靈活性；同時，非引數化貝葉斯方法也得到了快速發展。在演算法方面，隨機梯度的變分推理和蒙特卡洛取樣演算法被提出，通過隨機取樣在單機上能有效處理大規模資料集；同時，為了提高可擴充套件性，分布式的變分推理和蒙特卡洛演算法也得到了重視和發展。在系統實現方面，貝葉斯方法已經在多種分布式計算框架下實現，包括：mapreduce/spark，引數伺服器，圖計算（graphlab）以及strads模型並行等。
最後，貝葉斯方法與深度學習具有互補的優勢，前者在不確定性推理與決策、小樣本學習方面具有獨特優勢；後者在表示學習、感知**方面更靈活有效。二者的有機融合是未來的重要發展趨勢。另外，發展更加友好的平台支援貝葉斯方法、深度學習以及二者的融合是另外乙個重要趨勢。
機器學習 貝葉斯
bayes.py包含了所有函式的實現，需要做的是，明白各個函式的功能作用及輸入輸出，在指令碼中完成函式的呼叫，給出要求的格式的結果。from numpy import import csv import random random.seed 21860251 def loaddataset post...
貝葉斯學習（二）
一 貝葉斯網路簡介 貝葉斯網路 bayesian network 又稱信念網路 belief network 或是有向無環圖模型 directed acyclic graphical model 是一種概率圖型模型。貝葉斯網路又稱信度網路，是bayes方法的擴充套件，是目前不確定知識表達和推理領域最...
實戰中的貝葉斯
貝葉斯，人人都學過一點，大部分人都以為自己懂了，不就是乙個條件概率公式嗎，其實還真沒那麼簡單，想完全學通弄透還是要花點力氣的 下面的都是你必須弄懂的 貝葉斯學派和頻率學派的區別之一是特別重視先驗資訊對於inference的影響。我們的概率主要有如下幾種 p 先驗分布 p x 後驗分布 p x p x...