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文檔簡介

貝葉斯機器學習重點基礎知識點一、貝葉斯機器學習概述1.貝葉斯機器學習簡介a.貝葉斯理論的基本概念b.貝葉斯機器學習的應用領域c.貝葉斯機器學習與傳統機器學習的區別2.貝葉斯機器學習的基本原理a.概率論基礎b.貝葉斯定理c.后驗概率與先驗概率3.貝葉斯機器學習的主要方法a.貝葉斯線性回歸b.貝葉斯決策樹c.貝葉斯神經網絡二、貝葉斯線性回歸1.貝葉斯線性回歸模型a.模型假設b.模型參數c.模型求解2.貝葉斯線性回歸的求解方法a.最大化后驗概率b.馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法c.變分推斷方法3.貝葉斯線性回歸的應用實例a.房價預測b.汽車銷量預測c.信用評分三、貝葉斯決策樹1.貝葉斯決策樹模型a.決策樹的基本概念b.貝葉斯決策樹的特點c.貝葉斯決策樹的構建過程2.貝葉斯決策樹的求解方法a.貝葉斯信息準則（BIC）b.預測準確率c.簡化決策樹3.貝葉斯決策樹的應用實例a.信用卡欺詐檢測b.肺癌診斷c.顧客流失預測四、貝葉斯神經網絡1.貝葉斯神經網絡模型a.神經網絡的基本概念b.貝葉斯神經網絡的特點c.貝葉斯神經網絡的構建過程2.貝葉斯神經網絡的求解方法a.高斯過程回歸（GPR）b.貝葉斯優化c.馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法3.貝葉斯神經網絡的應用實例a.圖像分類b.自然語言處理c.語音識別五、貝葉斯機器學習的優勢與挑戰1.貝葉斯機器學習的優勢a.考慮不確定性b.模型解釋性c.適應性強2.貝葉斯機器學習的挑戰a.計算復雜度b.參數選擇c.模型穩定性3.貝葉斯機器學習的未來發展趨勢a.深度學習與貝葉斯方法的結合b.貝葉斯優化在機器學習中的應用c.貝葉斯機器學習在多模態數據上的應用1.Bishop,C.M.(2006).Patternrecognitionandmachinelearning.Springer.2.Gelman,A.,Carlin,J.B.,Stern,H.S.,Dunson,D.B.,Vehtari,A.,&Rubin,D.B.(2013).Bayesiandataanalysis.CRCpress.3.Murphy,K.P.(2012)

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