0


为什么是贝叶斯非参数?

Why Bayesian nonparametrics?
课程网址: http://videolectures.net/nipsworkshops2011_ghahramani_nonparametr...  
主讲教师: Zoubin Ghahramani
开课单位: 剑桥大学
开课时间: 2012-01-24
课程语种: 英语
中文简介:

简而言之,贝叶斯非参数模型是其参数为无限维的贝叶斯模型。
参数模型是要知道变量的分布,而不是该分布的参数。例如,我们知道x服从参数P的二项式分布。因此,在通过实验获得X的样本后,我们需要推导出P是什么。非参数模型不知道变量的分布,更不用说参数了

课程简介: In short, Bayesian nonparametric model is a Bayesian model whose parameters are infinite dimensions The parameter model is to know the distribution of variables, but not the parameters of this distribution. For example, we know that x obeys the binomial distribution with parameter P. therefore, after we get the sample of X through experiments, we need to deduce back what P is. Nonparametric models don't know the distribution of variables, let alone the parameters
关 键 词: 贝叶斯非参数; 非参数模型
课程来源: 视频讲座网
数据采集: 2021-03-31:zyk
最后编审: 2021-03-31:zyk
阅读次数: 91