机器学习周报第三十八周 iTransformer

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概率机器学习和传统机器学习的主要区别在于它们的方法论和理论基础。在传统机器学习中，通常使用的是基于启发式方法或优化算法的数据驱动模型，例如支持向量机、决策树、神经网络等。而概率机器学习则更注重数据的概率分布和概率模型的建立。它基于贝叶斯定理和概率论，旨在通过建立概率模型来描述数据的生成过程，并利用统计推断方法从数据中提取知识。因此，在概率机器学习中，对于不确定性的处理更加自然和准确，同时也可以更好地利用领域知识进行建模。此外，概率机器学习还可以提供对模型的不确定性和复杂度进行评估的手段，使得模型更具有可解释性和鲁棒性。总之，概率机器学习与传统机器学习相比，更加强调对数据生成过程的建模和对不确定性的处理，使得其在一些复杂任务和领域中具有更好的表现和解释能力。

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