。一共有4个箱子，2种球，结合前面的箱子的详细数据，可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性，用一个表格表示：
目前主要有两种度量模型深度的方式。第一种方式是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后，计算对应输出的流程图，则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。另一种是在深度概率模型中使用的方法，它不是将计算图的深度视为模型深度，而是将描述概念彼此如何关联的图的深度视为模型深度。在这种情况下，计算每个概念表示的计算流程图的深度可能比概念本身的图更深。这是因为系统对较简单概念的理解在给出更复杂概念的信息后可以进一步精细化
R语言是统计语言，概率又是统计的基础，所以可以想到，R语言必然要从底层API上提供完整、方便、易用的概率计算的函数。让R语言帮我们学好概率的基础课。 1. 随机变量 · 什么是随机变量？ · 离散型随机变量 · 连续型随机变量 1). 什么是随机变量？ 随机变量（random variable）表示随机现象各种结果的实值函数。随机变量是定义在样本空间S上，取值在实数载上的函数，由于它的自变量是随机试验的结果，而随机实验结果的出现具有随机性，因此，随机变量的取值具有一定的随机性。 R程序：生成一个在(0,1,
上一篇介绍了隐马尔科夫模型，隐马尔科夫模型引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是，在序列标注任务中，当前时刻的状态，应该同该时刻的前后的状态均相关。于是，在很多序列标注任务中，引入了条件随机场。
S-Walk主要包含三个部分，分别是transition model（直译：转换模型）， teleportation model（直译：传送模型）以及具有重启的随机游走（RWR）。
注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
导语:近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivated）的行为。比如说，让
导语：近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 （文末有资源分享） 强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivate
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
作者：Freddy Boulton 机器之心编译 参与：Pedro、思源 条件随机场是一种无向图模型，且相对于深度网络有非常多的优势，因此现在很多研究者结合条件随机场（CRF）与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念，有助于读者进一步理解完整理论。 假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一
人类之所以比类人猿更“聪明”，是因为我们有语言，因此是一个人机网络，其中人类语言作为网络语言。人类语言具有 信息功能 和 社会功能 。
假设我们有两个相同的骰子，但是其中的一个是公平的，每个点数出现的概率相同；另一个骰子则被做了手脚，数字 6 出现的概率为 80%，而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一个 15 次投掷骰子的序列，你能预测出我每次投掷用的是哪一枚骰子吗？
选自Medium 作者：Aneek Das 机器之心编译 参与：蒋思源 近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体
AiTechYun 编辑：xiaoshan 马尔可夫链是一种相当常见的、相对简单的统计模型随机过程的方法。它们已经被应用于许多不同的领域，从文本生成到金融建模。一个常见的例子是r/SubredditS
作者 | 玉龍 一、简介 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的，是一种词袋模型，它认为文档是一组词构成的集合，词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每个词都是由某个主题生成的，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种无监督学习，在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都
近年来，图神经网络掀起了将深度学习方法应用于图数据分析的浪潮。不过其作为一门古老的认识世界的方法论，人们对于图数据表征技术的研究从很早以前就开始了。
一组独立同分布的随机变量：\(X_1,X_2,X_3,...,X_n\)，期望μ，方差\(σ^2\)，则这组随机变量的均值为
作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图利用 GP 尽快
其中，P ( Y = 1 ∣ X ) P(Y=1|X)P(Y=1∣X) 表示在给定输入特征X的条件下，目标变量Y等于1的概率。β 0 , β 1 , … , β n \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_nβ0,β1,…,βn 是模型的权重参数，X 1 , X 2 , … , X n X_1, X_2, \ldots, X_nX1,X2,…,Xn 是输入特征。
深度学习通常又需要哪些数学基础？深度学习里的数学到底难在哪里？通常初学者都会有这些问题，在网络推荐及书本的推荐里，经常看到会列出一系列数学科目，比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性，但实际上按照这样的知识范围来学习，学习成本会很久，而且会很枯燥。本章我们通过选举一些数学基础里容易混肴的一些概念作以介绍，帮助大家更好的理清这些易混肴概念之间的关系。
选自efavdb 作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试
本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
选自arXiv 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料，本文将对其中的部分内容（主要为第二章：
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（三） 21）KMeans 聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病
众所周知(并不是)，谷歌最早是依靠搜索引擎起家的，而PageRank作为一种网页排序算法为谷歌的发展立下了汗马功劳。可以说，没有PageRank就没有今天的谷歌。
分析师简介：Joshua 已于 2018 年取得多伦多大学应用科学硕士（MASc）学位。他的研究重心是格形码（lattice codes）、低密度奇偶校验（LDPC）码以及编码理论的其它方面。他也对凸优化和随机过程感兴趣。Joshua 目前在高通工作，是一位机器学习工程师，专注对推理的优化。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实，近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系，但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。
选自DL4J 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 尽管性能没有流行的生成模型好，但受限玻尔兹曼机还是很多读者都希望了解的内容。这不仅是因为深度学习的复兴很大程度上是以它为前锋，同时它那种逐层训练与重构的思想也非常有意思。本文介绍了什么是受限玻尔兹曼机，以及它的基本原理，并以非常简单的语言描述了它的训练过程。虽然本文不能给出具体的实现，但这些基本概念还是很有意思的。 定义 & 结构 受限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann machine）由多伦多大学的 Geoff
最近学习NLP总是会遇到HMM与CRF模型，一直都是一知半解，这篇博客用户整理一下两个模型的推导与学习笔记。
符号：设G = (U, V, E)为二分网络，其中U和V分别表示两种顶点的集合，E ⊆ U × V定义集合间的边。 如图 2 所示，u[i]和v[j]分别表示U和V中的第i和第j个顶点，其中i = 1,2, ..., |U|和j = 1, 2, ..., |V|。 每个边带有一个非负权重w[ij]，描述顶点u[i]和v[j]之间的连接强度；如果u[i]和v[j]断开连接，则边权重w[ij]设置为零。 因此，我们可以使用|U|×|V|矩阵W = (w[ij])表示二分网络中的所有权重。
导语：本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
为了处理语言，需要将文本信息用向量的形式表达。词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
有参数，输出m*m或m*n矩阵，按照1/2的概率随机分布-1和1，如果有alphabet向量参数，则按照同样的概率输出由该参数确定的数字（alphabet向量中的每个项都以相等的概率出现）。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）由Baum等人在1966年提出[1]，是一种概率图模型，用于解决序列预测问题，可以对序列数据中的上下文信息建模。所谓概率图模型，指用图为相互依赖的一组随机变量进行建模，图的顶点为随机变量，边为变量之间的概率关系。
你可能听说过图卷积，因为它在当时是一个非常热门的话题。虽然不太为人所知，但网络传播是计算生物学中用于网络学习的主要方法。在这篇文章中，我们将深入研究网络传播背后的理论和直觉，我们也将看到网络传播是图卷积的一种特殊情况。
作者 | Remy Lau 本文转载自CSDN博主「deephub」 你可能听说过图卷积，因为它在当时是一个非常热门的话题。虽然不太为人所知，但网络传播是计算生物学中用于网络学习的主要方法。在这篇文章中，我们将深入研究网络传播背后的理论和直觉，并将看到网络传播是图卷积的一种特殊情况。 网络传播是计算生物学中基于内疚关联原理的一种流行方法。 两种不同的网络传播观点:随机游走和扩散，以HotNet2为例。 网络传播是图卷积的一种特例。 计算生物学中的网络传播 网络自然产生于许多真实世界的数据，如社交网络，交
选文/校对 | 姚佳灵 翻译 | 郭姝妤 导读 想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！ 机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。它们可能是未来的特斯拉、谷歌。 对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团队呢？ 想得到这样的工作并不容易。首先你要强烈认同那个公司的理念、团队和愿景。同时你可能会遇到一些很难的技术问题。而这些问题则取决于公司的业务。他们是咨询
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
【导读】应用贝叶斯推理的重点领域之一是贝叶斯线性模型。我们首先简要回顾一下频率主义学派的线性回归方法，接着介绍贝叶斯推断，并试着应用于简单的数据集。 作者 | William Koehrsen 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen Introduction to Bayesian Linear Regression 频率主义线性回归概述 线性回归的频率主义观点可能你已经学过了：该模型假定因变量（y）是权重乘以一组自变量（x）的线性组合。完整的公式还包含一个误差项以解释随机采样噪声。
大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生成句子中的核心词（出现词频最高的词，或者动词等）可能效果会更好。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。那么什么样的问题需要HMM模型来解决，一般有以下两个特征： (1)我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列； (2)我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。
图机器学习 2.1 Properties of Networks, Random Graph
还记得我们在系列2开始的时候为大家介绍的几个特别的函数吗，rnorm(),dnorm()…？如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能
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