Sep, 2017

贝叶斯工作流中的可视化

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TL;DR贝叶斯数据分析是一个包含模型构建、推断、检验、评价和扩展的迭代过程，可利用贝叶斯可视化技术在诸多阶段中提供帮助并且不可或缺，尤其是在从所使用的现代高维模型中进行推断时。
发现论文，激发创造
  • 贝叶斯认知方法提高数据可视化

    利用贝叶斯认知模型在数据可视化中理解用户对先前信念的影响，研究发现大型数据集下用户的判断与贝叶斯预测不一致，为此介绍了贝叶斯推理作为数据可视化评估的规范框架。

    Jan, 2019

  • 可视化过程可以优化什么？

    本文提出了可视化和推理过程的抽象模型，并描述了一种信息论度量来优化这些过程。我们提出了一种基于信息论的成本效益比度量，以优化数据可视化过程。

    Jun, 2015

  • 机器学习模型分析的改进：可视化分析的视角

    本研究论文系统地总结了交互模型分析的三大类任务：理解、诊断和改进，旨在帮助用户高效解决实际的人工智能和数据挖掘问题，同时探讨了相关未来研究机会。

    Feb, 2017

  • 机器学习与贝叶斯计算的未来

    概述：本文使用贝叶斯模型解决了复杂数据的建模问题，提出了通过机器学习的方法来改善后验计算的潜力，并探讨了正则化流、贝叶斯核平衡、分布式贝叶斯推理和变分推理等未来的具体发展方向。

    Apr, 2023

  • 构建贝叶斯信念网络的实际问题

    本研究介绍了利用贝叶斯信念网络和影响图构建概率表示模型的过程，并探讨了一些通用技术，如‘噪声 OR 门’概念，以帮助建立和量化不确定关系，并对 Bayes 网络的通用元素进行了敏感性分析，从而获得对概率评估足够粗糙时和需要更高精度时的见解。

    Mar, 2013

  • 高维模型中的贝叶斯推断

    本文综述了贝叶斯及相关方法在高维模型中的性质，如许多正常问题，线性回归，广义线性模型，高斯和非高斯图模型等。同时也讨论了有效的计算方法。

    Jan, 2021

  • 贝叶斯分析

    本文介绍了贝叶斯概率论的两个实例，分别是讨论这一分支分析中最重要的概念 —— 先验概率赋值的物理学家 “玩具”，以及展示其在实验物理领域中应用的样例。

    Jun, 2000

  • 一种贝叶斯机器科学家用于帮助解决复杂科学问题的方法

    引入了一种贝叶斯机器科学家，它使用对模型的后验分布的明确逼近来确定模型的合理性，并通过从数学表达式的大量经验语料库中进行学习来确定模型的先验期望。该方法可以自动从数据中提取精确的模型，并且在合成数据和真实数据上提供比现有方法和其他非参数方法更准确的外样本预测。

    Apr, 2020

  • 贝叶斯网络学习教程

    本文探讨了贝叶斯网络的构建方法，阐述了利用数据构建模型的统计方法，以及学习贝叶斯网络参数和结构的技术，最终通过一个实例来论证了贝叶斯网络在实际中的应用。

    Feb, 2020

  • 哲学与贝叶斯统计实践

    文中探讨了贝叶斯统计学派的方法，阐述了先验分布在贝叶斯模型中的实际作用以及超验演绎法的重要性，发现最成功的贝叶斯统计学派形式并不支持归纳推理，从而认为贝叶斯统计学派比超验演绎法更加成熟和复杂。

    Jun, 2010