贝叶斯统计中的计算方法简介
仿真抽样是给予贝叶斯方法第二春的重要角色。由于很多时候实际问题很复杂，我们无法精确求出后验密度，使用仿真抽样的方法我们可以获得近似的结果。这篇博客主要介绍了几种仿真抽样的方法。
原创博客
原创AI技术博客
探索人工智能与大模型最新资讯与技术博客，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的原创技术文章与实践案例。
探索人工智能与大模型最新资讯与技术博客，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的原创技术文章与实践案例。
仿真抽样是给予贝叶斯方法第二春的重要角色。由于很多时候实际问题很复杂，我们无法精确求出后验密度，使用仿真抽样的方法我们可以获得近似的结果。这篇博客主要介绍了几种仿真抽样的方法。
Scrapy网络爬虫实战[保存为Json文件及存储到mysql数据库]
狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）是一种非参数贝叶斯模型，它可以理解为一种聚类方法，但是不需要指定类别数量，它可以从数据中推断簇的数量。这篇博客将描述该模型及其求解过程。
基于项目最近邻的协同过滤算法，面向的是隐偏好数据，数据格式为<userid,itemid>，测试算法的指标为precision和recall
使用R语言进行数据分析时，我们经常会遇到实验结果输出的问题，例如使用summary函数时，变量太多，控制台输出的结果不全，那么怎么将结果导出呢？
这篇博客主要翻译自Gregor Heinrich的技术博客Parameter estimation for text analysis，介绍极大似然估计、极大后验估计和贝叶斯参数估计的原理和案例
本文是Steffen Rendle的Pairwise Interaction Tensor Factorization for Personalized Tag Recommendation的译文。
