N*n
2 楼
Bayesian approaches vs the point estimate algorithms,
because Bayesian methods produce the probability densities for all values,
while point estimate, such as optimization method only has one value without
other information
because Bayesian methods produce the probability densities for all values,
while point estimate, such as optimization method only has one value without
other information
P*6
3 楼
如果假设成立，prior 选的合适，bayesian 可以降低 outlier,减少偏差
without
【在 N******n 的大作中提到】
: Bayesian approaches vs the point estimate algorithms,
: because Bayesian methods produce the probability densities for all values,
: while point estimate, such as optimization method only has one value without
: other information
without
【在 N******n 的大作中提到】
: Bayesian approaches vs the point estimate algorithms,
: because Bayesian methods produce the probability densities for all values,
: while point estimate, such as optimization method only has one value without
: other information
l*m
4 楼
我只知道msft的产品有用的，还有什么公司在用吗？从kaggle的winning solutions中
也几乎看不到 Bayesian
【在 P*****6 的大作中提到】
: 如果假设成立，prior 选的合适，bayesian 可以降低 outlier,减少偏差
:
: without
也几乎看不到 Bayesian
【在 P*****6 的大作中提到】
: 如果假设成立，prior 选的合适，bayesian 可以降低 outlier,减少偏差
:
: without
P*6
5 楼
这个我也不清楚，bayesian是小众，第一用的人少，第二就是有人用了， 一挑10，胜
算也少。
bayesian加了prior 项后，求解很多时候必须用MCMC等，推导也复杂，运算速度也慢。
我做生物信息中的data mining，那个里面用bayesian的比较多，因为样品少时，一个
基因可以从其它上千个基因中借prior信息，以减少outlier。这个假设成立的时候比较
多。
不知有大牛有更深的理解吗？
【在 l*******m 的大作中提到】
: 我只知道msft的产品有用的，还有什么公司在用吗？从kaggle的winning solutions中
: 也几乎看不到 Bayesian
算也少。
bayesian加了prior 项后，求解很多时候必须用MCMC等，推导也复杂，运算速度也慢。
我做生物信息中的data mining，那个里面用bayesian的比较多，因为样品少时，一个
基因可以从其它上千个基因中借prior信息，以减少outlier。这个假设成立的时候比较
多。
不知有大牛有更深的理解吗？
【在 l*******m 的大作中提到】
: 我只知道msft的产品有用的，还有什么公司在用吗？从kaggle的winning solutions中
: 也几乎看不到 Bayesian
l*m
6 楼
你这个项目make sense. 因为sample cost高。
【在 P*****6 的大作中提到】
: 这个我也不清楚，bayesian是小众，第一用的人少，第二就是有人用了， 一挑10，胜
: 算也少。
: bayesian加了prior 项后，求解很多时候必须用MCMC等，推导也复杂，运算速度也慢。
: 我做生物信息中的data mining，那个里面用bayesian的比较多，因为样品少时，一个
: 基因可以从其它上千个基因中借prior信息，以减少outlier。这个假设成立的时候比较
: 多。
: 不知有大牛有更深的理解吗？
【在 P*****6 的大作中提到】
: 这个我也不清楚，bayesian是小众，第一用的人少，第二就是有人用了， 一挑10，胜
: 算也少。
: bayesian加了prior 项后，求解很多时候必须用MCMC等，推导也复杂，运算速度也慢。
: 我做生物信息中的data mining，那个里面用bayesian的比较多，因为样品少时，一个
: 基因可以从其它上千个基因中借prior信息，以减少outlier。这个假设成立的时候比较
: 多。
: 不知有大牛有更深的理解吗？
T*u
7 楼
bayesian可以用其它的信息，所以可靠性更好。但前提是其他信息是好的信息。有时候
你可以把这个看成一个先决限制条件。
你可以把这个看成一个先决限制条件。
j*g
8 楼
请问大牛 有啥实际产品用bayesian inference的例子吗
【在 T*****u 的大作中提到】
: bayesian可以用其它的信息，所以可靠性更好。但前提是其他信息是好的信息。有时候
: 你可以把这个看成一个先决限制条件。
【在 T*****u 的大作中提到】
: bayesian可以用其它的信息，所以可靠性更好。但前提是其他信息是好的信息。有时候
: 你可以把这个看成一个先决限制条件。
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