Bayesian Reasoning and Machine Learning

资 源 简 介

Bayesian Reasoning and Machine Learning

详 情 说 明

贝叶斯推理与机器学习结合了概率论与算法优化的核心思想，为不确定性建模提供了数学框架。贝叶斯方法通过先验分布表达对未知参数的初始认知，当新数据出现时，利用贝叶斯定理更新为后验分布，这种迭代式学习机制天然适配动态场景。

在机器学习领域，贝叶斯推理显著增强了以下能力：模型参数的可靠性评估不再依赖单点估计，而是获得完整的概率分布；通过边缘化处理隐变量，可自动实现奥卡姆剃刀原则，避免过拟合；层次化先验设计则支持了跨数据集的知识迁移。

典型应用包括变分自编码器中的隐空间建模、贝叶斯神经网络权重不确定性量化，以及概率图模型中的因果推断。与频率学派方法相比，其计算复杂度常通过变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛进行优化，近年来随着概率编程语言（如Pyro、Stan）的成熟，贝叶斯机器学习正逐步从理论研究走向工业级落地。