机器学习----概率派和贝叶斯派
总结：
1.频率派和贝叶斯派分别给出了一系列的机器学习算法。
2.频率派的观点导出了一系列的统计机器学习算法，在应用频率派的 MLE 方法时最优化理论占有重要地位。
贝叶斯派导出了概率图理论，而贝叶斯派的算法无论是后验概率的建模还是应用这个后验进行推断时积分占有重要地位。因此采样积分方法如 MCMC 有很多应用。
以上内容来自https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?t=93&p=3视频内容整理；
1.频率派和贝叶斯派分别给出了一系列的机器学习算法。
2.频率派的观点导出了一系列的统计机器学习算法，在应用频率派的 MLE 方法时最优化理论占有重要地位。
贝叶斯派导出了概率图理论，而贝叶斯派的算法无论是后验概率的建模还是应用这个后验进行推断时积分占有重要地位。因此采样积分方法如 MCMC 有很多应用。
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