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机器学习与贝叶斯计算的未来

贝叶斯模型是研究复杂数据的强大工具，允许分析者编码丰富的层次依赖关系并利用先验信息。最重要的是，它们通过后验分布实现了对不确定性的完整刻画。实际的后验计算通常通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行，但对于具有大量观测的高维模型，这种方法在计算上可能不可行。