貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)VIP

貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)概述1.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介a.貝葉斯理論的基本概念b.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域c.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別2.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理a.概率論基礎(chǔ)b.貝葉斯定理c.后驗(yàn)概率與先驗(yàn)概率3.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法a.貝葉斯線性回歸b.貝葉斯決策樹c.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、貝葉斯線性回歸1.貝葉斯線性回歸模型a.模型假設(shè)b.模型參數(shù)c.模型求解2.貝葉斯線性回歸的求解方法a.最大化后驗(yàn)概率b.馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法c.變分推斷方法3.貝葉斯線性回歸的應(yīng)用實(shí)例a.房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)b.汽車銷量預(yù)測(cè)c.信用評(píng)分三、貝葉斯決策樹1.貝葉斯決策樹模型a.決策樹的基本概念b.貝葉斯決策樹的特點(diǎn)c.貝葉斯決策樹的構(gòu)建過程2.貝葉斯決策樹的求解方法a.貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）b.預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率c.簡(jiǎn)化決策樹3.貝葉斯決策樹的應(yīng)用實(shí)例a.信用卡欺詐檢測(cè)b.肺癌診斷c.顧客流失預(yù)測(cè)四、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型a.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念b.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)c.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程2.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求解方法a.高斯過程回歸（GPR）b.貝葉斯優(yōu)化c.馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法3.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實(shí)例a.圖像分類b.自然語言處理c.語音識(shí)別五、貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)1.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)a.考慮不確定性b.模型解釋性c.適應(yīng)性強(qiáng)2.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)a.計(jì)算復(fù)雜度b.參數(shù)選擇c.模型穩(wěn)定性3.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的未來發(fā)展趨勢(shì)a.深度學(xué)習(xí)與貝葉斯方法的結(jié)合b.貝葉斯優(yōu)化在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用c.貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)在多模態(tài)數(shù)據(jù)上的應(yīng)用1.Bishop,C.M.(2006).Patternrecognitionandmachinelearning.Springer.2.Gelman,A.,Carlin,J.B.,Stern,H.S.,Dunson,D.B.,Vehtari,A.,&Rubin,D.B.(2013).Bayesiandataanalysis.CRCpress.3.Murphy,K.P.(2012)