Es ist weit verbreitet beim maschinellen Lernen Bayes'sche Modellmittelung ist ein gängiger überwachter Lernalgorithmus. Naive Bayes-Klassifikatoren sind bei Klassifizierungsaufgaben üblich. Bayesian wird heutzutage beim Deep Learning verwendet, wodurch Deep-Learning-Algorithmen aus kleinen Datensätzen lernen können.
Wo wird Bayes'sche Statistik beim maschinellen Lernen verwendet?
Menschen wenden bayessche Methoden in vielen Bereichen an: von der Spieleentwicklung bis zur Wirkstoffforschung. Sie verleihen vielen maschinellen Lernalgorithmen Superkräfte: Handhabung fehlender Daten, Extrahieren von viel mehr Informationen aus kleinen Datensätzen.
Warum ist Bayes'sche Statistik wichtig für maschinelles Lernen?
Genauer gesagt, die Iteration der Bayes'schen Statistik wird sehr speziell verwendet, sie ermöglicht es Datenexperten, genauere Vorhersagen zu treffen. Heutzutage spielt die Bayes'sche Statistik eine wichtige Rolle bei der intelligenten Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen, da sie Datenexperten die Flexibilität gibt, mit großen Datenmengen zu arbeiten
Ist Bayes'sche Statistik nützlich?
Es gibt immer mehr Behauptungen, dass die Bayes'sche Statistik für die klinische Forschung viel bequemer ist (5), und es gibt immer mehr Versuche, sowohl frequentistische als auch Bayes'sche Statistiken für die Datenverarbeitung in der klinischen Forschung zu verwenden, aber die Bedeutung der Bayes'schen Statistik ist auch erhöht weil es grundlegend für maschinelles Lernen ist …
Wann sollte ich die Bayes'sche Statistik verwenden?
Bayessche Statistik ist angemessen, wenn Sie unvollständige Informationen haben, die nach weiteren Beobachtungen oder Experimenten aktualisiert werden können. Sie beginnen mit einem Prior (Überzeugung oder Vermutung), das durch das Gesetz von Bayes aktualisiert wird, um ein Posterior (verbesserte Vermutung) zu erh alten.
