模型選擇

機器學習機率模型推論與模型選擇技術

本文深入探討機器學習中的機率模型、推論方法以及模型選擇技術。從機率模型的基本概念出發，介紹貝葉斯推論、潛在變數模型以及有向圖模型等核心概念，並探討模型選擇中的巢狀交叉驗證技術。文章提供程式碼範例，演示如何計算後驗分佈、邊際似然以及結構化注意力機制。最後，以支援向量機模型最佳化為例，詳細闡述巢狀交叉驗證的實作步驟、效能評