貝葉斯原理，總感覺憋著，不透。關注到一篇文章介紹nips2019最新趨勢中有關於貝葉斯深度學習的，還是擔心鏈結失效，部落格這裡mark關鍵資訊。
關鍵內容：
總結貝葉斯在機器學習中的優缺點有：
1）優點：天然的扛過擬合（先驗約束，引數優化過程降低對訓練資料的依賴），求引數空間積分進行**具有整合學習能力，超參最優化可以求稀疏解降低模型複雜度（典型應用是rvm）；
2）缺點：不適合大型資料集。
貝葉斯原理在理論和方法上遵循：mle（相當於ls）->map(相當於ls+regularization, l1相當於拉普拉斯先驗分布，l2相當於高斯先驗分布)->inference三個層次，其中inference涉及到指數分布家族解析解、拉普拉斯近似、取樣法求解（mcm，vi）。
貝葉斯在小資料集上的抗過擬合以及不確定估計在實驗過程是可以證明，但其可解釋性（先驗假設）似乎沒關注到**，在醫學領域是可以探索的乙個方向。
配置NeurIPS 2019 競賽環境
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