机器学习基础知识回顾-贝叶斯估计

发布时间:2016-04-06  栏目:机器学习  评论:0 Comments

贝叶斯估计,是在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设。 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,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。

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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