拉普拉斯近似

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博客主要提及了拉普拉斯近似，拉普拉斯近似是信息技术领域中用于近似概率分布的一种方法，在机器学习等领域有重要应用。
【嵌入式拉普拉斯近似】Integrated Nested Laplace Approximation
wxl173的博客
06-18 1787
在贝叶斯范式中，模型中的所有未知量都被视为随机变量，其目的是计算（或估计）联合后验分布。这就是参数θ的分布，以观测数据y为条件。Pθ∣xPx∣θ⋅Pθ∫θPx∣θ⋅PθdθPθ∣x∫θ​Px∣θ⋅PθdθPx∣θ⋅Pθ​等式左边项Pθ∣XPθ∣X表示后验概率，其中Pθ∣X∝Pθ⋅PX∣θPθ∣X∝Pθ⋅PX∣θPx∣θPx∣θ表示似然。
Laplace近似积分
qishi的博客
04-19 5272
拉普拉斯方法又称为拉普拉斯近似（Laplace Approximation）。它可以用来计算一元或多元积分。 这里的思想类似于上篇博客中所讲的使用Laplace近似分布一样，这里把∫baf(x)dx\int_a^b f(x)dx中的f(x)f(x)看成是一个分布(需要正规化)，然后使用一个正态分布近似这个分布，这样就可以得到原来积分的近似了。 拉普拉斯方法是有局限性的：被积分的函数有一个峰值，并
通过贝叶斯logistic回归看拉普拉斯近似
自然语言处理小站
01-29 8256
PRML Reading Group@(PRML)[拉普拉斯近似, 贝叶斯logist回归]首先贝叶斯logistic回归是什么呢？ 如果想了解拉普拉斯近似，我们不妨可以先从他的应用—-贝叶斯logistic回归看起，那么它和贝叶斯线性回归，logistic回归有什么区别呢？ 线性模型：像我们熟悉的logistic回归，通常做法就是取一个二项分布的似然函数，再最大似然这个函数，转
拉普拉斯近似相关
xiaohaolaoda的博客
04-28 540
https://blog.youkuaiyun.com/unixtch/article/details/77603738 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/8848480.html
精选资源
Divisive-Gaussian-Processes:使用期望传播和拉普拉斯近似对分裂高斯过程模型执行近似推理的代码
06-08
使用期望传播和拉普拉斯近似对分裂高斯过程模型执行近似推理的代码 此包包含论文中描述的方法的实现：“非平稳回归的分裂高斯过程”和“非平稳回归的分裂高斯过程的拉普拉斯近似”（均由 Luis Muñoz-González、...
贝叶斯线性回归；拉普拉斯近似
最新发布
10-30
拉普拉斯近似的应用场景主要是在贝叶斯推断中，当后验概率分布难以处理时，通过拉普拉斯近似将其转化为更容易计算的高斯分布形式，进而进行后续的预测和分析。例如在贝叶斯logistic回归中，利用拉普拉斯近似可以将...
贝叶斯推断之拉普拉斯近似
weixin_33712881的博客
04-15 1680
贝叶斯推断之拉普拉斯近似 本文介绍使用拉普拉斯近似方法来求解贝叶斯后验概率分布。在上一篇文章：贝叶斯推断之最大后验概率(MAP)中介绍了使用点估计法来求解后验概率分布，在文章中定义了后验概率分布公式: \[p(w|t,X)=\frac{p(t|X,w)p(w)}{p(t|X)}\] 分母\(p(t|X)\)是与参数 \(w\)无关，可视为常量。 定义函数\(g\)如下： \[g(w;X,t,\si...
拉普拉斯特征映射
01-07
拉普拉斯特征映射。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
近似算法的设计与分析
03-11
本书介绍了近似算法设计思想，适合不同层次的读者阅读。
【深度学习数学工具】拉普拉斯近似
weixin_45225032的博客
02-27 1110
Laplace近似是一种用于估计后验概率分布的方法，特别是在贝叶斯统计中，当后验分布的直接计算非常困难或不可能时。这种方法以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名，他是18世纪的一位法国数学家和天文学家。
拉普拉斯近似算法小结
Alex.W.的机器学习之路
11-05 1万+
在机器学习中，经常遇到需要对复杂分布进行近似的情况。目前常用的近似算法主要有三种：拉普拉斯近似、变分近似、吉布斯采样。其中拉普拉斯近似算法是用一个高斯分布来近似原始分布，当原始分布比较简单的时候效果会较好。目标：用一个高斯分布近似一组连续变量上的概率密度分布。一维空间：变量zz，假设分布为p(z)=1Zf(z)p(z) = \frac{1}{Z} f(z)，其中Z=∫f(z)dzZ = \int f
Laplace近似后验概率
qishi的博客
04-18 3354
Laplace近似就是使用正态分布来近似连续变量概率密度函数。 lnf(z)≅lnf(z0)−12A(z−z0)2A=−d2dz2lnf(z)∣z=z0\ln f(z) \cong \ln f(z_0) - \frac{1}{2}A(z - z0)^2 \quad A = - \frac{d^2}{dz^2} \ln f(z) \mid{z=z_0}1 非共轭的先验概率在很多时候在我们建立的概率
拉普拉斯定理
xioayanran123的博客
11-12 961
拉普拉斯定理就是他在1773年从范德孟规则推广提出的，后来在1812年由柯西加以证明的。拉普拉斯定理，亦称行列式按k行展开定理，是计算降阶行列式的一种方法。简单来说，在n阶行列式D中，你可以任意取定k行（列），然后计算由这k行（列）的元素所构成的一切k阶子式与其代数余子式的乘积的和，这个和就等于行列式D的值哦。它为计算零元素个数较多的行列式、证明分块矩阵的乘法定理、证明行列式的相乘规则提供了理论基础呢。怎么样，关于线性代数中的拉普拉斯定理，你是不是有了更深入的了解啦？
【线性代数】拉普拉斯定理
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