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frequentist probability
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新的贝叶斯模型C-ICPE解决了连续空间中的纯探索问题
研究人员开发了C-ICPE，一种用于连续决策空间中贝叶斯固定置信度纯探索的新型模型。这种理论指导的方法对顺序架构进行元训练，以联合学习探索、停止和推荐策略。与现有的频率学派和特定模型方法不同，C-ICPE可以在推理时无需参数更新即可识别ε-最优推荐，使其适用于连续推荐空间。
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新论文介绍用于科学推断的模拟基经验贝叶斯
两篇新论文介绍了模拟基经验贝叶斯（SBEB），这是一种在似然仅可通过模拟器获得的条件下，对相关潜在变量进行同步推断的方法。第一篇论文《模拟基经验贝叶斯》通过使用观测数据、模拟器样本和摊销推断网络，详细介绍了SBEB在没有显式密度的情况下计算EB估计值的方法。第二篇论文《机器学习中的贝叶斯和频率派模拟基推断简介》概述了基于机器学习的SBI的贝叶斯和频率派框架，并重点介绍了它们在参数估计、经验贝叶斯和展开任务中的应用。