贝叶斯机器学习课程资料（哥伦比亚大学）

资 源 简 介

贝叶斯机器学习课程资料（哥伦比亚大学）

详 情 说 明

哥伦比亚大学的贝叶斯机器学习课程资料为学习者提供了系统性的知识框架，涵盖了贝叶斯方法在机器学习中的核心理论与实际应用。课程通常从概率基础出发，逐步引入贝叶斯定理、共轭先验、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等关键概念，并延伸至非参数贝叶斯和深度学习中的贝叶斯神经网络等前沿方向。

课程资料可能包含以下内容： 贝叶斯基础：先验与后验分布、模型比较的边际似然计算 近似推断技术：变分推断（VI）与MCMC的对比与实践 概率图模型：贝叶斯网络与隐变量模型的表示与推断 应用案例：主题模型（如LDA）、贝叶斯优化或强化学习中的不确定性建模

该课程适合已掌握概率论和传统机器学习（如线性回归、分类）的学习者，其特色在于强调“概率即信念”的贝叶斯视角，帮助理解模型不确定性量化与在线学习等场景。部分高阶内容可能涉及PyMC3、TensorFlow Probability等工具的实现思路。