【David Sontag】貝葉斯方法概述
本課件主要內容包括： 貝葉斯學習 你的第一份諮詢工作 隨機變量 概率分佈 聯合分佈 邊際分佈 條件概率 條件分佈 乘積原則 貝葉斯準則 圖釘舉例 最大似然估計 第一個參數學習算法 Beta先驗分佈 採用貝葉斯推斷進行預測 關於連續變量 高斯分佈的特性 高斯分佈的MLE 高斯分佈均值的MLE 方差的MLE 學習高斯參數 高斯參數的貝葉斯學習 貝葉斯分類 應用示例 貝葉斯分類器 模型參數 樸素貝葉斯
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