基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 1. 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶...
... Code: https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示： $$ egin{align} P(A|B)=frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} end{align} $......
...时长20分钟或更长 图片来源：pexels.com/@lum3n-com-44775 贝叶斯推理（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Late...
...线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时，传统的...
...在这项工作里，我们探讨了一种用于 RNN 的简单变分贝叶斯方案（straightforward variational Bayes scheme）。首先，我们表明了一个通过时间截断反向传播的简单变化，能够得出良好的质量不确定性估计和优越的正则化结果，在训练时只...
...1，否则为0。 构成特征向量后，我选取的算法是朴素贝叶斯，关于其原理，可以查看我支持的专栏机器学习从入门到放弃之朴素贝叶斯。至于为什么选取朴素贝叶斯，很大一个原因是因为朴素贝叶斯在垃圾邮件分类上有不错的效...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
