The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic techniques.
在过去的十年中,机器学习的实际应用的急剧增长伴随着底层算法和技术的许多重要发展。例如,贝叶斯方法已经从专业领域发展成为主流,而图形模型已经成为描述和应用概率技术的一般框架。
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