machine-learning - 概率编程与概率机器学习有什么区别？

Question

我试图围绕概率编程的概念来思考，但我读的越多，我就越感到困惑。

我此时的理解是概率编程类似于贝叶斯网络，只是被翻译成编程语言来创建自动推理模型？

我有一些机器学习的背景，我记得一些机器学习模型也输出概率，然后我遇到了概率机器学习这个术语......

两者有区别吗？或者它们是类似的东西？

感谢任何可以帮助澄清的人。

标签： machine-learningbayesianprobabilistic-programming

Answer 1

我想这两个术语之间存在一些模糊性，但我对它们的看法如下：

概率编程它将概率模型表示为生成数据的计算机程序（即模拟器）。

概率模型 + 编程 = 概率编程

关于概率模型由什么组成没有说法（它很可能是某种神经网络）。因此，我将这个术语视为：

1. 更通用
2. 在应用环境中更频繁地使用（与编程有关）

概率机器学习 是机器学习的另一种风格，它处理预测的概率方面，例如，模型不将输入/输出值视为确定和/或点值，而是将它们（或其中一些）视为随机变量。这种方法的突出例子是高斯过程。