机器学习是数据科学和人工智能的一个子领域，它关注计算机程序的开发，这些计算机程序可以访问数据并使用它来自己学习，从而使它们在预测结果时变得更加准确，而无需明确编程。机器学习的书籍可能都相当昂贵，因此在这里为大家带来六本免费英文电子书：
今天为大家介绍Felix L. Opolka和Pietro Li`o在ELLIS上的一篇文章，这篇文章是关于图的链接预测的。作者介绍了一种新的在图节点上运行的图卷积高斯过程模型，先是通过图形卷积变换将欧几里得域上的高斯过程转换成图形卷积高斯过程，再进一步调整节点上的生成模型来适应节点对上的高斯过程，以此来进行链接预测。
这篇论文旨在研究 Chat Generative Pre-trained Transformer（ChatGPT）在贝叶斯推理情况下解决数学问题的能力。
翻译了一篇博文，原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。 当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时，你会怎么回答？ Q: 为什么在回归中将误差求平方？ A：因为可以把所有误差转化为正数。 Q：为什么
不久前，剑桥高级机器学习讲师 Ferenc Huszár 在个人博客上力荐斯坦福马腾宇与 Percy Liang 团队的工作《将上下文学习视作隐式贝叶斯推理的阐释》（被 ICLR 2022 接收），称其改变了他“对上下文学习以及将语言模型训练成小样本学习工具的思考方式”。 对一项工作的深入思考与精彩点评，同样是科学进步的源泉。同行切磋，堪比华山论剑。为此，AI科技评论将马腾宇团队的新作进行简单介绍，并整理了 Ferenc Huszár 的评论笔记，希望对该领域的研究者有所启发。 作者 | 丛末 编辑 | 陈
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
https://github.com/marcelbinz/meta-learned-models（本文缺点是未考虑生物的非BP优化的生物本地优化的神经网络）
所谓贝叶斯神经网络，简单来说便是将一般神经网络中的权重和偏置由确定的数值变为一个分布。
贝叶斯和因果推理是智能的基本过程。贝叶斯推理模型观察:如果我们观察一个相关变量x，可以推断出关于y的什么？因果推理模型干预:如果我们直接改变x，y会如何改变？预测编码是一种受神经科学启发的方法，仅使用局部信息对连续状态变量进行贝叶斯推理。在这项工作中，我们超越了贝叶斯推理，并显示了在因果图已知的情况下，预测编码的推理过程中的简单变化如何实现干预和反事实推理。然后，我们扩展我们的结果，并显示如何预测编码可以推广到的情况下，这个图是未知的，必须从数据推断，因此执行因果发现。其结果是一种新颖而简单的技术，允许我们对基于预测编码的结构因果模型进行端到端的因果推理，并展示其在机器学习中潜在应用的效用。
AI科技评论按: 3月3日，中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】在北京中科院自动化所举行，本期讲习班的主题为【机器学习前沿】。周志华教授担任学术主任，前来授课的嘉宾均为中国机器学习界一流专家、资深科研人员和企业精英，包括：耿新、郭天佑、刘铁岩、王立威、叶杰平、于剑、余扬、张长水、郑宇、朱军。 来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场分享课。总共2个小时时长的课程，内容主要分为三大部分：贝叶斯基本理论、模型和算法；可扩展的贝叶斯方法；深度生成模型。本文乃三
编辑 | 绿萝 在过去的几十年里，机器学习模型在各种现实世界任务上的性能有了显着提高。然而，训练和实施这些模型中的大多数仍然需要大量的能量和计算能力。 忆阻器和其他新兴存储技术，可用于创建神经网络的节能实现。然而，对于某些边缘应用，神经网络可能无法提供可接受的智能形式。贝叶斯推理可以解决这些问题，但它的计算成本很高，而且与神经网络不同，它不会自然地转化为基于忆阻器的架构。 近日，来自法国巴黎萨克雷大学、格勒诺布尔-阿尔卑斯大学、HawAI.tech、索邦大学和艾克斯-马赛大学的研究人员创建了一种所谓的贝叶斯
贝叶斯推理[1]（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。
推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多，但却想毫无遗漏地，全面地获取预测信息时非常有用。
基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明，在一个层次模型中，精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比，我们称之为“贝叶斯因素惊奇”，它用当前信念来检验先前信念。我们证明，在几个现有的近似算法中，贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法，一个属于粒子滤波器族，一个属于变分学习族，另一个属于消息传递族，它们在观测序列长度上具有恒定的标度，并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明，这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数，并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中，我们对生理指标进行了可测试的预测，将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解，以及所提出的在线算法，可以应用于动物和人类行为的分析，以及非静态环境中的强化学习。
摘要：以显著的能力，大语言模型（LLMs）已成为许多自然语言处理应用中不可或缺的元素，而参数高效的微调，特别是 LoRA，已经因其轻量级的模型定制方法而备受青睐。与此同时，各种dropout方法，最初设计用于所有参数更新的完全微调(full weight)，缓解了与过度参数冗余相关的过拟合问题。因此，由于 LoRA 的可忽略的可训练参数和先前dropout方法的有效性之间存在可能的矛盾，这一点在很大程度上被忽视了。为了填补这一空白，我们首先确认参数高效的 LoRA 也容易出现过拟合问题。然后，我们重新审视了特定于 transformer 的dropout方法，并从数学和经验上建立了它们的等价性和差异。在这种比较分析的基础上，我们引入了一个统一的框架进行全面的研究，该框架基于dropout位置、结构模式和补偿措施实例化这些方法。通过这个框架，我们揭示了当涉及到有限的可训练参数时，它们的新偏好和性能比较。这个框架还允许我们将最有利的方面融合成一种名为 HiddenKey 的新dropout方法。大量实验证实了 HiddenKey 在多个模型和任务中的显著优越性和充分性，这凸显了它作为大型语言模型的高性能和参数高效微调的首选方法。
这篇由DeepMind研究团队出品的论文名字叫“Functional Regularisation for Continual Learning”（持续学习的功能正规化）。研究人员引入了一个基于函数空间贝叶斯推理的持续学习框架，而不是深度神经网络的参数。该方法被称为用于持续学习的函数正则化，通过在底层任务特定功能上构造和记忆一个近似的后验信念，避免忘记先前的任务。
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 深度神经网络（DNN）参数中简单而强大的贝叶斯推理（Bayesian inference）技术有可能大大扩展深度学习技术的应用范围。在现实世界的应用中，意外错误可能会造成危险和财产损失，而预料之内的问题则可以让智能体寻求人类的指导（以主动学习的形式），或是采取一些安全的默认行为（如关机）来进行规避。近日，来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔大学等机构的学者共同提出了「贝叶斯超网络」，使用新方法提升了 DNN 参数的准确性。 通常情况下，D
可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan，首先按照快速入门指南中的说明安装并运行所有内容。
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 图1 1、Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。 1. T
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 Test and training error 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 Under and overfitting 低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M，以红色曲线表示，由
作者：Matthew Mayo 编译：keiko，万如苑，松清波 我们在这篇文章中推荐了10本学习机器学习和数据科学的书，让你的秋季阅读计划顺利扬帆起航。 关键词：Books, Data Science, ebook, Free ebook, Machine Learning 还有什么比免费的机器学习和数据科学读物更适合用来享受秋天的呢？ 下面的免费书单中从统计学基础知识，到机器学习的基本概念，再到更重点的大框架内容，对于高深的话题也有所涉猎，最后以一本总结性的书结尾。既有经典名著，也有当代的作品，希望你
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：ESL 图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and ov
数据不能以我们期望的方式说服他人——在现实世界中，这种情况相当普遍。任何在节假日聚餐时与亲朋好友“争论”过的人都可能注意到了，通常情况下你给出的相反数据越多，他们似乎就越相信自己的先验信念。
AGI agent 通过贝叶斯推理自由能目标函数，进行实时推理并完美解决pendulum任务环境；追踪目标能力极强
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 伦比亚大学和 Adobe 的三位研究者近日在 arXiv 上的一篇论文《用作近似贝叶斯推理的随机梯度下降（Stochastic Gradient Desce
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法。
如上图所示，现实生活中路面坑洞对车辆和驾驶员安全来说存在巨大隐患，本文将介绍如何使用YoloV8图像分割技术来检测路面坑洞，从而提示驾驶员注意避让，尽可能保证安全。
1、不对照，很容易相信自己的简单的，好坏对错二分类，看不到事情的动态、发展、连续、发散、收敛。
AI科技评论今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型，本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量，同时还能提高模型的精度。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷硬币100次，它出现头53次，所以频率/概率为0.53。 先验概率，更新和后验概率 我们从一种信念开始，叫做先验。然后，我们
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷
那些我们可以归类为“控制论的”、“适应性的”或“活的”的系统都显示出一个基本的属性 :它们抵制将它们推离目标或使它们的存在不可持续的扰动。为了做到这一点,这样的系统能够以某种方式感知它们当前的状态(通过感知)并做出适当的反应(通过行动)。在第一部分的系列论文中,我们试图为足以描述这种系统的主动推理理论提供新的组成基础,特别关注在组成神经科学和人工生命社区中被称为自由能原理的框架[1],我们试图使其结构精确。
最近有一些文章提出与年龄相关的问题：“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?” 答案似乎都是“视情况而定”，在现实中没有必要在R和Python中做出选择，因为你两个都用得到。 它
来源：专知本文约700字，建议阅读5分钟深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题。 《数据科学家的统计基础:使用R和Python》是一本一学期或两学期的数学统计入门教材，供培养成为数据科学家的学生使用。它深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题，包括概率分布、描述性和推理统计方法以及线性建模。这本书假设有基本的微积分知识，所以演示可以集中在“为什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，与传统的“数理统计”教科书相比，这本书较少强调概率论，而更强调使用软件来实现统计方法和进行模拟来说明关键概
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：陈韵竹、黄小天 通过把马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）应用于一个具体问题，本文介绍了 Python 中 MCMC 的入门级应用。机器之心对本文进行了编译介绍。 GitHub 地址：https://github.com/WillKoehrsen/ai-projects/blob/master/bayesian/bayesian_inference.ipynb 过去几月中，我总是反复遇到同一个数据科学术语：马尔科
近日，OpenAI 发布的视频生成模型 Sora 成为全球焦点。与以往只能生成几秒钟视频的模型不同，Sora 可生成长达 60 秒的高清视频。
想象一下，房间里灯关着，黑漆漆的，你刚睡醒，想出门去。你张着双臂摸索着朝门走去，这时你会凭记忆来预测自己离门的距离，并以此决定自己脚下的步子。假如你不小心碰到了墙壁或家具，你会调整自己的预测。举这个例子是为了说明，要想掌控局势，以自身的行动来补充有限的感官输入是非常重要的。大脑如何理解诸如此类的复杂认知功能是神经科学的重要课题之一。 处理有限的感官输入在工程领域也是一个广泛存在的问题。例如，汽车导航系统能够根据车轮的转动判断当前情况，哪怕是在隧道或高空等GPS信号失灵的地方。等到GPS信号变好，导航系统能马
A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in Cognitive Maps: How Cognitive Maps Help Reduce Surprise
现代机器学习模型通常使用手工设计的特征和固定的学习算法，然后针对特定的任务从零开始进行训练，特别是在可以收集大量数据和可以使用大量计算资源的很多领域，深度学习都取得了巨大的成功。然而，还有一些任务，其数据本身是稀有的，或计算资源不可用，此时让模型知道如何学习或学会学习就显得尤为重要。元学习作为当前深度学习前沿领域的推手，提供了另一种学习模式，它通过多个学习事件或相关任务来获得经验并提高未来的学习性能，这种学会学习的学习策略可以缓解数据量小和计算效率低下的问题。
令人有点惊讶的是，在所有机器学习的流行词汇中，我们很少听到一个将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念融合起来的短语。
【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。
作者 | 陈彩娴、Mr Bear 编辑 | 青暮 近日，图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important
作者：PRANAVDAR 翻译：李海明 本文为大家带来3个方向共10本的机器学习读物，附带免费的书籍资源哦~ 介绍 你嗜书如命却囊中羞涩？很多机器学习与数据科学书籍的价格都令人退避三舍。其实这也无可厚非，毕竟是作者呕心沥血、卧薪尝胆换来的硕果。 然而，这些作者中也不乏善良仁爱之士，将其作品无偿分享给他人。这对于那些有志成为数据科学家和AI工程师的人，似如获至宝。 以下附上机器学习方向的电子书10本，均可免费获取。书单方面，我们先引入统计学基础类书籍，随后是机器学习原理类，最后介绍机器学习进阶类。 统计
nnU-Net的贡献在于：不仅可以用作开箱即用的分割工具，还可以用作未来医学分割相关发表论文的强大U-Net baseline和平台。
深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。以如下场景为例，我们想用卷积网络对图像做分类，模型训练好后，在测试样本上计算出的预测概率/softmax很大，我们可以认为预测的置信度（model confidence）很高，测试样本极有可能属于某一类别，但是这一预测的不确定性是无法衡量的。如下图所示，即使我们的模型在生产场景中有很高的softmax，我们也无法确定模型有多大概率会在这次预测上会出现失误。
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