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贝叶斯近似推理

时间：2025-01-27 10:04:43 来源：互联网作者：

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一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断本文将讨论两种可用于解决贝叶斯推理问题的主要方法：基于采样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)方法和基于近似的变分推理(Variational Inference，简称VI)方法。MCMC与贝叶斯推断简介：贝叶斯推断估计参数的方法是：我们可以算出参数\Theta的分布函数 P (\Theta)，【原创】深入理解贝叶斯推贝叶斯公式非常简单。根据条件概率定义有：P(A|D) = P(AD)/P(D) = 如何理解近似贝叶斯计算 (A贝叶斯统计经常要计算似然函数(Likelihood)跟先验分布(priors)以计算後仅显示来自 zhuanlan.zhihu.com 的更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/75617364

知乎概览0. 太长不看版以及阅读建议1. MCMC是什么2. MCMC与贝叶斯推断有什么关系3. *采样方法概述4. 马尔科夫链采样写在最前面：这是一份草稿，很多算法我都没加例子和图（虽然很多其他教程也都没加），因为实在是太累了，我也没想到这玩意刨去例子和图都能写这么长。这样如果哪里讲的不清楚大家跟我在评论里说，我专改那一部分。在zhuanlan.zhihu.com上查看更多信息更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/420214359

【原创】深入理解贝叶斯推断 (Bayesian inference)（醍醐灌顶）2024年5月29日 · 贝叶斯公式非常简单。根据条件概率定义有：P(A|D) = P(AD)/P(D) = P(D|A)P(A)/P(D)。就是这么一个简单的贝叶斯公式，却成为因果推断的基石，也是人类认识更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/661548936

知乎如何理解近似贝叶斯计算 (Approximate Bayesian 2022年1月6日 · 贝叶斯统计经常要计算似然函数(Likelihood)跟先验分布(priors)以计算後验分布(posteriors), 简单的状况下, 例如 hierarchical linear models, 似然函数就可以直接有机率密度函更多内容请查看https://www.zhihu.com/question/46752507

贝叶斯网专题7：基于蒙特卡洛法的近似推理之重要性抽样2024年1月5日 · 本文详细介绍了贝叶斯网中的近似推理方法，主要包括两种蒙特卡洛方法：接受-拒绝抽样和似然加权抽样。接受-拒绝抽样按照贝叶斯网的拓扑顺序进行抽样，但当证据概率更多内容请查看https://blog.csdn.net/deepbodhi/article/details/120021489

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西山晴雪的知识笔记https://xishansnow.github.io/BayesianModelingand第八章：近似贝叶斯计算 — Bayesian Modeling and 2011年7月2日 · 在本章中，我们讨论近似贝叶斯计算（ Approximate Bayesian Computation ， ABC ）。近似贝叶斯计算中的 “近似” 指缺乏显式的似然函数，而非 MCMC 或变分推理等后验更多内容请查看https://xishansnow.github.io/BayesianModelingandComputationInPython/zh_CN/chp_08.html

贝叶斯网络+推理+近似推理+变分法变分贝叶斯推理是贝叶斯推理中的一种计算方法，它使用变分法来近似复杂的概率分布，尤其是用于后验概率分布的推断。变分贝叶斯推理的关键在于将复杂的积分问题转化为优化问题，以便更高效地进行计算。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_36739040/article/details/110874049

CSDN文库贝叶斯推断与机器学习：融合的威力让你的数据科学更强大1 天前 · 近似推断试图找到后验分布的一个近似解。它包括变分贝叶斯方法和马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）等。 ### 3.3.2 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法 MCMC 方法是一种强大更多内容请查看https://wenku.csdn.net/column/190xvnn8hp

【AI中数学-概率论】贝叶斯分析：后验的智慧尽管如此，贝叶斯分析依然是AI中不可或缺的重要工具。随着计算能力的提升和贝叶斯近似方法的发展，贝叶斯推理在实际应用中的潜力将继续得到释放。 6. 结语本节内容围绕贝更多内容请查看https://blog.csdn.net/l35633/article/details/145251444

深度学习（三）：推断问题 (精确推断、近似推断、 2020年3月21日 · 近似推断解决一些精确推断无法解决的问题，当图结构中变量的局部关系比较复杂的时候，就会采用近似推断。主要有三种：环路信念传播，是相对于上面的链式信念传播方法，消息会在环路里一直流动，没法收敛计算，更多内容请查看https://www.cnblogs.com/liuxiangyan/p/12542483.html

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