10,000x Faster Bayesian Inference: Multi-GPU SVI vs. Traditional MCMC
使用GPU加速度将贝叶斯推断从几个月到几分钟加快速度。贝叶斯推理速度更快10,000倍：多GPU SVI与传统MCMC首先出现在数据科学方面。
Prescriptive Modeling Unpacked: A Complete Guide to Intervention With Bayesian Modeling.
学习如何超越预测并通过规定建模积极进行干预。该深入的指南使您介绍了贝叶斯的系统干预方法，并提供了预测性维护中的实例。首先出现在数据科学上。
Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning of Deep Learning Models
探索贝叶斯优化在二进制分类任务上的效率和性能的表现如何优于网格搜索。贝叶斯后的优化深度学习模型的超参数调整首先出现在数据科学方面。
数据使许多组织运行。但是，如果观察的数量太低或只有专家知识怎么办？我将演示如何在预测维护中使用应用程序生成合成数据。该帖子如何生成合成数据：使用贝叶斯采样和单变量分布的综合指南首先出现在数据科学上。
Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian
使用一种模型来个性化ML结果，首先，使用层次贝叶斯估算产品级别的价格弹性，首先出现在数据科学方面。
Затонувшую на Сицилии летом яхту Bayesian поднимут на поверхность в мае
去年8月在西西里岛沉没的贝叶斯游艇将于5月升级为浮出水面。 4月15日，星期二，英国报纸《镜子》（The Mirror）提到了MarcéKamMarcéCoamAgency and Coast Guard的高级调查员。 “在某个阶段，我们计划检查船只。救恩的工作开始了，我们希望它将在今年5月在岸上。”
本报告介绍了2020财年和2022财年的国家快照参与率的估计。使用经验贝叶斯收缩估计方法和数据得出的估计是从当前人口调查，美国社区调查，SNAP质量控制和行政记录中得出的。
搜索和推荐平台中使用的信息检索 (IR) 系统经常采用学习排序 (LTR) 模型来对响应用户查询的项目进行排序。这些模型严重依赖从用户交互中获得的特征，例如点击和参与度数据。这种依赖性为缺乏用户参与度的项目带来了冷启动问题，并带来了适应用户行为随时间变化的挑战。我们将这两个挑战作为在线学习问题全面解决，并提出了 BayesCNS，这是一种旨在处理冷启动和… 的贝叶斯方法
有一种认知心理学和建模信念和预测的方法，对于经济学家来说，这是自然而然的，但却非常具有误导性。假设是我们拥有一套完整的主观概率，并用贝叶斯公式更新，对于任何可能的事件组合，我们都相信它们发生的概率，并且 […]The post 一套完整的主观概率、贝叶斯公式、过度自信和对新信息的过度反应首先出现在 Angry Bear 上。
Using Objective Bayesian Inference to Interpret Election Polls
如何构建一个仅针对民意调查的客观贝叶斯模型，该模型从州民意调查结果转变为赢得该州的概率继续阅读 Towards Data Science »
How to Tackle the Weekend Quiz Like a Bayesian
您知道以下哪个是 malmsey 吗？您能猜出来吗？几周前，悉尼先驱晨报美好周末测验中出现了这个问题：malmsey 是什么：轻微宿醉、女巫的诅咒还是强化葡萄酒？假设我们对答案一无所知，在这种情况下有什么方法可以做出明智的猜测吗？我认为有。在继续阅读之前，请随意思考一下。使用 Gemini Imagen 3 创建的因强化葡萄酒而轻微宿醉的女巫我们真的没有什么可以回答这个问题的吗？看着这个词，感觉它可能意味着这些选项中的任何一个。当然，多项选择题就是为了给人这种感觉而构建的。但我们可以采取一种理性的方法，即认识到每个选项都有不同的基准利率。也就是说，暂时忘掉什么是玛姆西酒，什么不是玛姆西酒，我们
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
モンティ・ホール問題とベイズ推定－追加情報に応じて取るべき行動をどう変えるか?
最流行的概率难题之一是 Monty Hall 问题。我们的许多读者可能在某处听说过它。 事实上，直到现在我才刻意讨论蒙蒂·霍尔问题。这个问题是如此众所周知，以至于感觉没有什么新东西可写。 然而，当我尝试使用贝叶斯估计找到答案时，我意识到这个问题有许多不同的变体。这次我们就来看看其中的一部分。首先，我们来看看蒙蒂·霍尔问题。我希望那些说“我很清楚这一点”的读者回顾一下。 （蒙蒂·霍尔问题）有一个电视游戏节目，由一个名叫蒙蒂·霍尔的人主持。回答者前面有三扇门（1）、（2）和（3）。如果其中一个有这扇门的房间里有宝藏，那扇门就会被击中，其余的都会丢失。如果回答者猜出雅达利门，他们将获得宝藏。要求回答
An Introduction to Bayesian A/B Testing | by Laurin Brechter | Sep, 2024
从数据中获取更好的见解 A/B 测试（也称为拆分测试）允许企业尝试不同版本的网页或营销资产，以确定哪个版本在用户参与度、点击率以及最重要的转化率方面表现更好。转化率——完成预期目标的访问者百分比 帖子《贝叶斯 A/B 测试简介》| 作者 Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
An Introduction to Bayesian A/B Testing | by Laurin Brechter | Sep, 2024
从数据中获取更好的见解 A/B 测试（也称为拆分测试）允许企业尝试不同版本的网页或营销资产，以确定哪个版本在用户参与度、点击率以及最重要的转化率方面表现更好。转化率——完成预期任务的访客百分比 帖子《贝叶斯 A/B 测试简介》| Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Bayesian Approach Enhances Understanding and Prediction of Leishmania Disease
爱荷华大学的一个团队开发了一种复杂的贝叶斯联合模型，以更好地了解利什曼原虫感染的进展。该模型整合了纵向数据和事件发生时间数据，提供了一种研究该疾病的综合方法。这项研究已发表在 PLOS ONE 上。Felix Pabon-Rodriguez 博士和他的同事，包括 Grant 博士 […]
