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如果我们要列出一些，我们期望关于不确定性的常识推理具有的性质，那么满足这些属性的唯一一点就是将贝叶斯概率和频率概率视为等同的。例如，如果我们要在扑克牌游戏中根据玩家手上的牌计算她能够获胜的概率，我们和医生情境使用完全相同的公式，就是我们依据病人的某些症状计算她是否患病的概率。
研究人员至少从 20 世纪 80 年代开始就对使用概率论来量化不确定性提出了令人信服的论据。这里提出的许多论点都是根据Pearl (1988) 总结或启发得到的。 几乎所有的活动都需要能够在不确定性存在时进行推理。
他的主要研究兴趣是概率深度学习。第三作者Nikolay Malkin 是 Mila 的博士后研究员，另一位作者是图灵奖得主 Yoshua Bengio。论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02606
多个概率分布的几何平均不能保证是一个概率分布。为了保证结果是一个概率分布，我们要求没有子模型给某一事件分配概率 0，并重新标准化所得分布。
简介为什么会用到概率呢？因为在深度学习中经常会需要处理随机的数据，或者包含随机性的任务，随机性也来自非常多的方面，所以在存在不确定性的情况下，都需要用到概率。本次就和大家聊一聊深度学习中的概率随机变量首先我们来认识下随机变量。
贝叶斯用概率反映知识状态的确定性程度。数据集能够直接观测到，因此不是随机的。另一方面，真实参数 θ 是未知或不确定的，因此可以表示成随机变量。
有时候，我们知道了一组变量的联合概率分布，想要了解其中一个子集的概率分布。这种定义在子集上的概率分布被称为边缘概率分布(marginal probability distribution)。例如，假设有离散型随机变量x 和y，并且我们知道P(x; y)。
机器学习的算法经常会涉及到在非常多的随机变量上的概率分布。通常，这些概率分布涉及到的直接相互作用都是介于非常少的变量之间的。使用单个函数来描述整个联合概率分布是非常低效的 (无论是计算还是统计)。
本文转自 | AI开发者作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。
概率分布 (probability distribution) 用来描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。
机器学习的算法经常会涉及到在非常多的随机变量上的概率分布。通常，这些概率分布涉及到的直接相互作用都是介于非常少的变量之间的。使用单个函数来描述整个联合概率分布是非常低效的 (无论是计算还是统计)。
首先从概率的角度看，概率问题关注什么？随机变量x服从何种概率分布，对于高维随机变量p(x1,x2,...,xp)p(x_1, x_2, ..., x_p)p(x1,x2,...
避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时 问题描述 当集群使用IPVS作为kube-proxy负载均衡模式时，您可能会在CoreDNS缩容或重启时遇到DNS概率性解析超时的问题。
客户端出现概率性超时错误 针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响，可能出现单个请求超时问题。 建议客户业务编码时，具备重试操作，提升业务的可靠性，避免低概率的单次请求失败时业务失败。
IPVS缺陷导致节点上升级CoreDNS后出现概率性解析超时 故障现象 在集群使用IPVS转发的场景下，节点上升级CoreDNS后，可能出现概率性丢包，导致域名解析失败。
DataNode概率性出现CPU占用接近100%导致节点丢失 问题背景与现象 DataNode概率性出现CPU占用接近100%，导致节点丢失（ssh连得很慢或者连不上）。 图1 DataNode出现CPU占用接近100% 原因分析 DataNode有许多写失败的日志。
CentOS 7.6内核存在不兼容，概率性导致CentOS 7.6的节点panic。
Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？
通过公网NAT网关访问远端服务器概率性失败该如何处理？ 弹性云服务器通过SNAT访问公网上服务器，出现TCP建链失败的情况，可通过以下方法进行排查。 执行以下命令，查看远端服务器是否开启了“tcp_tw_recycle”。
为什么同一客户端同时访问不同ELB实例会概率性超时？ 问题描述 表1 问题概述 触发场景 多个四层ELB实例或同一四层ELB实例的多个监听器挂载相同后端服务器，同一客户端同时访问这些ELB实例。 问题现象 客户端概率性访问超时。
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