跨书共振 · CROSS-BOOK RESONANCE

"后验不是答案,后验是新的起点"

Bishop在全书中反复展示一个模式:一次贝叶斯推断的后验,可以作为下一次推断的先验(online Bayesian updating)。这不是理论细节,而是一种根本不同的知识积累方式——知识不会被"覆盖"而是被"更新"。这与Kahneman在《思考,快与慢》中的"基础率更新"思想深度一致,但Bishop给出了精确的数学实现。
来源

《PRML》第4.4节 贝叶斯模型选择 / 第10章 变分推断

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持续学习系统、在线推荐系统、科学实验的累积式分析——关键在于设计好"先验-似然-后验"的循环pipeline。

来自这本书的解读报告

《机器学习:概率视角》

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