贝叶斯方法的难度 难度之一:需要概率的初始知识,当概 率预先未知时,可以基于背景知识、预 先准备好的数据以及基准分布的假定来 估计这些概率 难度之二:一般情况下,确定贝叶斯最 优假设的计算代价比较大(在某些特定 情形下,这种计算代价可以大大降低)。 2003.12.18 机器学习-贝叶斯学习作者: Mitchel译者:曾华军等讲者:陶晓鹏2003.12.18 机器学习-贝叶斯学习作者：Mitchell 译者：曾华军等讲者：陶晓鹏 5 贝叶斯方法的难度 • 难度之一：需要概率的初始知识，当概 率预先未知时，可以基于背景知识、预 先准备好的数据以及基准分布的假定来 估计这些概率 • 难度之二：一般情况下，确定贝叶斯最 优假设的计算代价比较大（在某些特定 情形下，这种计算代价可以大大降低）