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贝叶斯网络/ Bayesian network /Bayesian network
贝叶斯统计
一类通过有向无环图（directed acyclic graph; DAG）描述一组随机变量和它们的条件依赖关系的图模型。又称信息网络、有向无环图模型。
可信区间/ credible interval /credible interval
可信区间
贝叶斯统计中，基于参数后验分布得到的贝叶斯区间估计，参数落在该区间的概率不小于给定的水平。
贝叶斯层次模型/ Bayesian Hieratical Model /Bayesian Hieratical Model
贝叶斯层次模型
具有层次化结构的统计模型，通常适用于具有层次化结构的数据。
吉布斯后验/ Gibbs posterior /Gibbs posterior
吉布斯后验
在进行吉布斯采样时，每个随机化参数的条件后验分布公式。
非参数贝叶斯方法/ non-parametric Bayesian approach /non-parametric Bayesian approach
非参数贝叶斯
一种不需要对先验分布进行假设，而是通过数据本身来推断未知参数分布的基于贝叶斯定理的统计学方法。
狄利克雷先验/ Dirichlet prior /Dirichlet prior
狄利克雷先验
将狄利克雷函数分布作为多项分布中参数的先验分布。
马尔可夫链蒙特卡罗/ Markov Chain Monte Carlo;MCMC /Markov Chain Monte Carlo;MCMC
马尔科夫链蒙特卡洛
贝叶斯统计中一种常用的基于马尔可夫链和蒙特卡罗思想的参数估计方法。
变分贝叶斯/ variational Bayes /variational Bayes
变分贝叶斯
利用优化方法对难以计算的贝叶斯后验密度函数进行变分近似的方法。
近似贝叶斯计算/ approximate Bayesian computation /approximate Bayesian computation
近似贝叶斯计算
基于模拟的贝叶斯计算方法，可以用于似然函数不具有显式表达的复杂统计模型。
期望传播/ expectation propagation /expectation propagation
期望传播
利用优化方法对难以计算的贝叶斯后验密度进行近似的方法。

贝叶斯网络/ Bayesian network /Bayesian network

可信区间/ credible interval /credible interval

贝叶斯层次模型/ Bayesian Hieratical Model /Bayesian Hieratical Model

吉布斯后验/ Gibbs posterior /Gibbs posterior

非参数贝叶斯方法/ non-parametric Bayesian approach /non-parametric Bayesian approach

狄利克雷先验/ Dirichlet prior /Dirichlet prior

马尔可夫链蒙特卡罗/ Markov Chain Monte Carlo;MCMC /Markov Chain Monte Carlo;MCMC

变分贝叶斯/ variational Bayes /variational Bayes

近似贝叶斯计算/ approximate Bayesian computation /approximate Bayesian computation

期望传播/ expectation propagation /expectation propagation