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近似贝叶斯推理

时间：2025-01-27 10:04:19 来源：互联网作者：

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知乎如何理解近似贝叶斯计算 (Approximate Bayesian 问:如何理解近似贝叶斯计算(ApproximateBayesianComputation)？答: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数(pdf)的解析查看有关zhihu.com的更多信息更多内容请查看https://www.zhihu.com/question/46752507

知乎前言变分推断关于 MCMC 的碎碎念VI 和 MCMC 对比References变分（贝叶斯）推断——Variational Bayesian Inference，以及MCMC (Markov Chain Monte Carl我们先来看个例子，理解什么是可观测变量、隐变量、似然函数、先验概率、后验概率。小明是个学生，假定他的课堂出勤取决于他的心情状况：心情好的时候出勤的概率更高，心情不 •小明的课堂出勤用概率表示为 p(x) ，叫做边缘概率 (marginal probability)在zhuanlan.zhihu.com上查看更多信息更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/575328650

【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

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

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：采样法，是通过模拟的方法采样一些样本，用于期望计算等。在包含有观测变量和隐变量的图更多内容请查看https://www.cnblogs.com/liuxiangyan/p/12542483.html

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

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念 2024年9月11日 · 变分贝叶斯推断（Variational Bayesian Inference，简称VB或VB inference）是一种用于概率模型的近似推断方法，它通过优化一组参数来近似真实后验概率分布。这种方法更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_49243785/article/details/142096210

知乎如何理解近似贝叶斯计算 (Approximate Bayesian 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数(pdf)的解析解, 可更多内容请查看https://www.zhihu.com/question/46752507?sort=created

贝叶斯网络+推理+近似推理+变分法本文介绍了变分法在概率推理中的应用，特别是朴素平均场理论如何将复杂问题转化为低自由度问题进行近似处理。详细阐述了朴素平均场算法的变分优化过程，包括目标函数、迭代优化和平均场方程。此外，还讨论了循更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_36739040/article/details/110874049

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