什么是貝葉斯方法最近在看統計學方面的書，無意間了解到貝葉斯公式，該公式主要是用來計算事件發生的概率。不過本章不是談計算公式，也不談什么貝葉斯網絡 分析等，而是公式背后的思考方法，以及如何指導產品設計和用戶研究。以下是《得到》李翔對貝葉斯方法的解讀：先評估一下自己的信念，設定P(信念)；等待新證據；證據出來后，用貝葉斯公

作者｜Samuel Pilcer譯者 & 編輯｜DebraAI 前線導讀：根據在線評論和評分，我們可以為客戶提供關于其信譽度的深刻見解。我們會拆解評論文本了解評論的內容，并告訴我們的客戶他們的客戶在談論什么，以及這些客戶對其關鍵業務的滿意度。更多干貨內容請關注微信公眾號“AI 前線”（ID：ai-front）例

雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論按：本文作者吉林大學博士生裴紅斌，本文為對他發表在 AAAI 2018 論文的獨家解讀稿件，未經許可不得轉載。 Group Sparse Bayesian Learning for ActiveSurveillance on Epidemic Dynamics傳

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作者：劉未鵬 概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來。——拉普拉斯記得讀本科的時候，最喜歡到城里的計算機書店里面去閑逛，一逛就是好幾個小時;有一次，在書店看到一本書，名叫貝葉斯方法。當時數學系的課程還沒有學到概率統計。我心想，一個方法能夠專門寫出一本書來，肯定很牛逼。后來，我發現當初的那個樸素歸納推理