AI 词汇表

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期望最大化算法 (EM)

一种迭代方法，用于在具有潜变量的概率模型中寻找参数的最大似然估计，在期望步骤(E)和最大化步骤(M)之间交替进行。

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共轭先验分布

选择一个先验分布，当它与似然函数结合时，产生的后验分布属于同一分布族，从而大大简化了解析计算。

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马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)

一类用于概率分布抽样的算法，通过构建一个马尔可夫链，其平稳分布为目标分布，从而可以近似贝叶斯积分。

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平均场近似

一类变分近似，假设后验分布可以分解为每个变量更简单分布的乘积，以损失相关性为代价简化了优化过程。

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认识推断

推断的一个分支，专注于量化由于知识不足而导致的不确定性，通常在贝叶斯框架中通过模型参数上的概率分布来建模。