Область: Эта статья призвана прояснить различия в подходах между частотным и байесовским методами. Он познакомит с основами байесовской статистики, что поможет в понимании первой статьи (Введение в байесовскую статистику — часть 1). Частотный подход: Частотный вывод предполагает, что основные параметры постоянны и неизвестны. Другими словами, наблюдаемая нами выборка относится к распределению с постоянными параметрами. Выборку можно использовать для оценки значения параметров...

В последнее время я много работаю с пиротехникой , пытаясь осмыслить вариационные методы и статистическое машинное обучение. Методы вариационного байеса (VB) - отличный способ решить трудноразрешимые проблемы, которые произвели революцию в области статистического машинного обучения. До появления методов VB использование байесовского вывода требовало тщательного выбора распределений, чтобы вывод был аналитически управляемым. Чтобы сформировать некоторую интуицию вокруг VB, я рассмотрю..