贝叶斯机器学习前沿进展

2018 年 1 月 21 日 机器学习研究会

摘要 


随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法.总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展,具体内容包括贝叶斯机器学习的基础理论与方法、非参数贝叶斯方法及常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等.最后,还针对大规模贝叶斯学习问题进行了简要的介绍和展望,对其发展趋势作了总结和展望。


关键词 


贝叶斯机器学习;非参数方法;正则化方法;大数据学习;大数据贝叶斯学习


转自:人工智能学家


完整内容请点击“阅读原文”

登录查看更多
21

相关内容

贝叶斯方法是贝叶斯学习的基础,它提供了一种计算假设概率的方法,这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为,将关于未知参数的先验信息与样本信息综合,再根据贝叶斯公式,得出后验信息,然后根据后验信息去推断未知参数的方法。
【经典书】机器学习:贝叶斯和优化方法,1075页pdf
专知会员服务
415+阅读 · 2020年6月8日
【机器学习课程】机器学习中的常识性问题
专知会员服务
75+阅读 · 2019年12月2日
零样本图像分类综述 : 十年进展
专知会员服务
128+阅读 · 2019年11月16日
【机器学习】机器学习:未来十年研究热点
产业智能官
17+阅读 · 2018年11月4日
清华朱军教授:机器学习未来的几大挑战与目前进展
DeepTech深科技
4+阅读 · 2018年10月29日
深度学习在计算机视觉领域的前沿进展
我爱机器学习
11+阅读 · 2017年1月7日
Talking-Heads Attention
Arxiv
15+阅读 · 2020年3月5日
Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey
Arxiv
37+阅读 · 2019年3月12日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】机器学习:贝叶斯和优化方法,1075页pdf
专知会员服务
415+阅读 · 2020年6月8日
【机器学习课程】机器学习中的常识性问题
专知会员服务
75+阅读 · 2019年12月2日
零样本图像分类综述 : 十年进展
专知会员服务
128+阅读 · 2019年11月16日
相关论文
Talking-Heads Attention
Arxiv
15+阅读 · 2020年3月5日
Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey
Arxiv
37+阅读 · 2019年3月12日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员