Dit word wyd gebruik in masjienleer Bayesiaanse modelgemiddelde is 'n algemene leeralgoritme onder toesig. Naïewe Bayes-klassifiseerders is algemeen in klassifikasietake. Bayesiaans word deesdae in diep leer gebruik, wat diepleeralgoritmes toelaat om uit klein datastelle te leer.
Waar word Bayesiaanse statistieke in masjienleer gebruik?
Mense pas Bayesiaanse metodes op baie gebiede toe: van spelontwikkeling tot geneesmiddelontdekking. Hulle gee superkragte aan baie masjienleeralgoritmes: hantering van ontbrekende data, onttrek baie meer inligting uit klein datastelle.
Waarom is Bayesiaanse statistieke belangrik vir masjienleer?
Meer spesifiek, die iteratief van Bayesiaanse statistiek is baie spesifiek in gebruik, dit laat datakundiges toe om afwagting meer presies te maak. In die huidige tyd speel Bayesiaanse statistiek 'n beduidende rol in slim uitvoering van masjienleeralgoritmes, aangesien dit gee buigsaamheid aan datakundiges om met groot data te werk
Is Bayesiaanse statistieke nuttig?
Daar is meer en meer bewerings dat Bayesiaanse statistieke baie geriefliker is vir kliniese navorsing (5), en meer pogings om beide frekwentistiese en Bayesiaanse statistieke vir dataverwerking in kliniese navorsing te gebruik, maar die belangrikheid van Bayesiaanse statistiek is ook toeneem omdat dit fundamenteel is vir masjienleer …
Wanneer moet ek Bayesiaanse statistieke gebruik?
Bayesiaanse statistiek is gepas wanneer jy onvolledige inligting het wat bygewerk kan word na verdere waarneming of eksperiment. Jy begin met 'n vooraf (geloof of raaiskoot) wat deur Bayes se wet bygewerk word om 'n posterior (verbeterde raaiskoot) te kry.
