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。
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间（空间的维度通常是词典的大小）
本文介绍了条件随机场（CRF）在序列标注问题中的应用，主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时，文章还提供了一些示例代码和案例分析，以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天，谷歌联合Columbia University、Adobe（就是你们知道的那个Adobe）提出深度概率编程语言Edward，我就其发布Edward的专业论文，给大家介绍一下，这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言（框架）。 为什么开发Edward？ 因为现在的概率编程语言啊， Too Young！Too S
深度学习的很多研究结果都模糊了模型和计算之间的界限，有的甚至表明是一种「可微分编程」的新范式，它们的目标不仅仅是训练模型，同时还希望实现一般的程序综合体。在这一观点下，注意力机制和门控机制可以描述布尔逻辑运算符，残差连接和条件计算可以描述控制流，外部记忆可以访问函数内部作用范围外的元素。此外，学习算法也将变得越来越动态，例如学习如何学习、神经架构搜索和层级内的最优化等。
谷歌大脑近日公开一篇论文“Simple, Distributed, and Accelerated Probabilistic Programming”，发表于NIPS 2018。论文描述了一种简单、低级的方法，用于将概率编程嵌入到深度学习生态系统中。
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
前面学习了朴素贝叶斯的原理，并且利用朴素贝叶斯原理对西瓜数据集3.0数据集进行了分类：朴素贝叶斯“朴素”在哪里？，今天我们更进一步，来探讨一下贝叶斯网络的原理以及应用。
大家可能知道，要做概率编程 (Probabilistic Programming) 的话，TensorFlow Probability (TFP) 这个库是个不错的选择。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器. 这个包一般遵循 TensorFlow Distributions 包的设计.
之前没有学过概率编程？对 TensorFlow Probability（TFP）还不熟悉？下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》（教程查看地址：https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow），这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源，TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量的值也将随机产生。可以说，随机变量是“数值化”的实验结果。在现实生活中，实验结果可以是很“叙述性”，比如“男孩”，“女孩”。在数学家眼里，这些文字化
上一篇通过转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型大家了解了：
本文作者：branxu，腾讯 CDG 应用研究员 2018 年和 2019 年腾讯算法广告大赛都可以看做推荐系统问题。这类问题最重要的特征是点击率，最大的难点是冷启动。文本结合 2018 年比赛亚军方案和 2019 年比赛冠军方案中的一部分技巧，提出了一种新的点击率建模方案，试图解决一部分冷启动问题。该方案复杂度很低，实现简单，效果好。 问题介绍 推荐系统和广告算法中，对于新用户或者新内容，记录很少，如果我们直接将历史点击率作为特征，会存在问题。比如 1，新用户 A 有 2 条浏览记录，1 次点击
作者：Belter。专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流，人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统（智能机器人）是人工智能最有潜力的领域，甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互，人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时，概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
可实现快速灵活实验的工具会实现民主化并加速机器学习研究。例如，开发用于自动区分的库，Theano，Caffe，TensorFlow和PyTorch，有助于催化机器学习研究，实现梯度下降训练，而避免手动计算带来的繁琐工作。
② 随机事件：样本空间Ω中满足一定条件的子集，用大写字母 表示 （随机事件在随机试验中可能出现也可能不出现）
在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间.
编者按：本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容，书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦！请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像
样本空间Ω：随机实验所有结果的集合。 在这里，每个结果ω ∈ Ω可以看作实验结束时真实世界状态的完整描述。
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：
随着Hadoop等处理大数据技术的出现和发展，机器学习也越来越走进人们的视线。其实早在Hadoop之前，机器学习和数据挖掘早已经作为单独的学科而存在，那为什么在hadoop出现之后，机器学习如此的引人注目呢？一个重要原因是hadoop的出现使很多人拥有了处理海量数据的技术支撑，进而发现数据的重要性，而要想从数据中发现有价值的信息，选择机器学习似乎是必然的趋势。当然也不排除舆论的因素，其实本人一直对很多人宣称掌握了机器学习持怀疑态度。而要想理解机器学习的精髓，数学知识是不可或缺的，比如线性代数，概率论和微积分
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多
一. 概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。 CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函
PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. “Mutual information neural estimation.” International Conference on Machine Learning. 2018.
我记得我在选修一门课程时，教授花了两节课反复研究决策树的数学原理，然后才宣布:“同学们，决策树算法不使用任何这些。”很显然，这些课程并不是关于基尼系数或熵增益的。教授在讲课时几分钟就避开了他们。这两节课是180分钟的贝叶斯定理和贝塔分布的交锋。那么，为什么我们被鼓励去研究所有这些数学呢？好吧，增长决策树的常用方法是该贝叶斯模型的近似值。但这不是。该模型还包含一个初级集成方法的思想。这样一来，让我们投入一些数学知识，并探讨贝叶斯定理的优越性。（注意：我假设您知道概率概念，例如随机变量，贝叶斯定理和条件概率）
计算机科学作为理工科一个独特的分支，本质上仍然是建立在逻辑思维上的一门科学，良好的概率论思维有助于设计高效可行的算法。
我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 对于联合分布来说，最核心的依然是概率测度这一概念。 离散随机变量的联合分布 我们先从离散的情况出发，了解多个随机变量并存的含义。 之前说，一个随机变量是从样本空间到实数的映射。然而，所谓的映射是人为创造的。从一个样本空间，可以同时产生多个映射。比如，我们的实验是连
随机变量 Random Variables 如果一个变量的值存在一个与之相关联的概率分布，则称该变量为“随机变量（Random Variable）”。数学上更严谨的定义如下： 设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数，称X=X(e)为随机变量。 一个最常见的随机数例子就是扔硬币，例如可以记正面为1，反面为0。更复杂的情况是扔10次硬币，记录出现正面的次数，其值可以为0到9之间的整数。 通常可以将随机变量分为离散型随机变量（Discrete Random Varia
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展，机器学习越来越多地进入人们的视线。
来源：1024深度学习 作者：冯超 本文长度为2600字，建议阅读6分钟 本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多挑战，而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder，简称VAE。 1.1 生成式模型 前
基于概率论的数理统计也即概率统计是现代科学研究的基础工具与方法论，错误的理解与使用概率统计也可能会导致完全错误的研究结果。即使现在，我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper，都有可能发现其中概率统计的瑕疵，诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。无论任何时候，我们都应该尝试去反思：我的概率统计知识够吗？
选自Medium 作者：Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与：白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌发布了 TensorFlow Probability，这是一个概率编程工具包，机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求： 希望建立一个生成数据模型，推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念，帮你更深刻的理解它。
在几乎所有的教材中，介绍概率论时都是从事件和样本空间说起的，但是后面的概率论都是围绕着随机变量展开的。可以说前面的事件和样本空间都是引子，引出了随机变量这个概率论中的核心概念。后面的统计学是建立在概率论的理论基础之上的，因此可以说理解随机变量这个概念是学习和运用概率论与数理统计的关键。
这篇文章通俗地解释了概率论的两个基石函数：概率分布函数、概率密度函数，建议不熟悉的同学，认真阅读。
上一节我们讨论的都是随机事件，某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果，如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值，这样就形成了一个随机变量。
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。 我们使用随机变量的
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
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