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。
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。
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。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
选自arXiv 机器之心编译 2017 年 5 月,清华大学朱军教授在机器之心 GMIS 2017 大会现场详解了他们开发的贝叶斯深度学习 GPU 库珠算。近日,清华大学公开了珠算相关论文,机器之心对
近年来,以神经网络为代表的机器学习技术和知识表征、符号推理技术的结合受到了越来越多研究者的关注。曾经,人们通过「数据驱动 vs 知识驱动」、「符号 vs 子符号」、「求解器 vs 学习器」等概念来区分学习和推理。如今,人们更常用「系统 1」和「系统 2」来代表能够迅速思考的系统和较慢推理的系统。
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。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品,转载需授权 一年前,我退出了加拿大最好的计算机科学项目之一,利用在线课程资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。通过 edX , Coursera ,以及 Udacity 我可以学习我所需要的一切,而且学的更快、效率更高,成本更低。 之后我分析了目前所有的在线数据科学课程,并整理出了一系列课程清单。在本系列的第一篇文章中我推荐了一些优质的编程课程(想学习数据科学?我们整理了一份优质编程入门课程清单
众所周知,人工智能对计算机科学和数学知识的要求之高,阻碍了人工智能研究的普及,以及初学者的入门动力。
近日,在提交编程语言设计与实现大会(PLDI)的一篇论文中,MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计,用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法,且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外,Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法,这在之前是不可能做到的。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西,那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿,你告诉他学会走路的方法有100种,他只会变的对走路毫无兴趣,他要的只是一种最有效的学会走路的办法,而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西,那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿,你告诉他学会走路的方法有100种,他只会变的对走路毫无兴趣,他要的只是一种最有效的学会走路的办法,而不是100种。 同样的,下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法,只需要1种就可以了。 第1步,基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看,虽然看完了但是还不会用Python,这是最大的悲哀。 伤心吧?难过吧? 其实,你只需要,看菜鸟教程网站的这个教程就足够了,网站地址: Python3 教程 | 菜鸟教程
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
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Zoubin Ghahramani 是英国皇家学会会士,剑桥大学信息工程系教授,Uber 首席科学家,英国国家数据科学研究所图灵研究所剑桥主任。Zoubin Ghahramani 教授曾工作或学习于宾夕法尼亚大学、MIT、多伦多大学、伦敦大学学院盖茨比组、卡耐基梅隆大学。他的研究聚焦于机器学习/人工智能概率方法,在这些主题上已经发表了超过 250 篇论文。他曾是 Geometric Intelligence(被 Uber 收购,成为了 Uber AI Labs)的联合创始人,指导众多人工智能与机器学习公司。2015 年,因其对机器学习的贡献,被选为英国皇家学会会士。
我是一个概率控,平常遇到和概率相关的事情都喜欢去推算一下,喜欢看概率有关的影视作品(决胜21点、欺诈游戏、赌博默示录……),就连在汤姆熊或是巴黎人,我也会估下哪一个机器输的可能性更小一点(赢是不可能赢的啦)。
本论文介绍的DeepProlog是一种概率逻辑编程语言,通过神经谓词和深度学习结合起来。我们将展示现有的推理和正在学习的技术将如何适应新的语言。我们的实验表明,DeepProblog支持符号和子符号的表示和推理,程序的归结,概率逻辑规划,从样例中学习。据我们所知,这项工作首先提出了一个能把通用神经网络和表达概率逻辑建模和推理以某种方式结合的框架,从而有更强的表达能力和两种框架的优点,并且可以基于样例进行端到端的训练。
QuComposer是QuBranch中最具特色的一部分功能,已实现图形编辑与代码编辑两种方式绘制量子电路功能、量子电路图与代码双侧联动等功能。QuBranch是一款由启科量子研发团队负责研发,基于Vs Code庞大的生态系统而开发出的一款可进行量子编程的编程软件,使用人群将覆盖学生、量子开发人员、科研人员等多个群体。QuBranch包括编辑、调试、量子模拟执行等功能,可为量子计算编程提供一站式集成开发环境,支持Windows、Mac、Linux等操作系统。
选自Uber 作者:Noah Goodman等 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,Uber AI Lab 与斯坦福大学的研究团队开源了全新概率编程语言 Pyro。该语言基于 Python 与 PyTorch 之上,专注于变分推理,同时支持可组合推理算法。Pyro 的目标是更加动态(通过使用 PyTorch)和通用(允许递归)。它有一个灵活的基元库,用于创建新的推理算法并使用概率程序。Pyro 中可组合推理的核心抽象是 poutine(Pyro Coroutine 的简称)。Pyro 的推理算法是通过
paper: Neural-Probabilistic Answer Set Programming
文学编程(Literate programming)的一些概念,上个世纪 70 年代就有人提出来了。
【新智元导读】Gamalon的CEO和创始人Ben Vigoda近日放出豪言,说他和他的团队所采用的概率编程的技术, 终将在所有的应用中彻底取代神经网络——这有可能吗? AI非指一物,它涵盖了数个思想流派。Pedro Domingos在他的专著《终极算法》中,把它们称为AI部落。 如这位华盛顿大学的计算机学家所说,每个部落都采用了看上去非常不同的技术。比如进化论者,相信他们能够在数码世界中重现自然选择。符号论者则一条规则一条规则地把具体的知识编码到计算机中。 眼下,联结主义者吸引了全部眼球。他们培育了深度
这是受国防科大刘万伟老师委托发的概率编程方面的内容,这方面我不懂,为了避免解释错了,我就直接把刘老师的PPT资料截图发了。 代码执行结果为: 0.236 对于上面这个例子(均匀分布的情况),当然可以通
机器之心专栏 作者:邓仰东 发射资本 人人都喜欢美剧《生活大爆炸》。Sheldon 和朋友们的生活看似单调,但是自有其独特的精彩。捧腹之余,理工科出身的观众不免也想看看 Sheldon 到底在做怎样
AI 开发者按,麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen,这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下,编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章,文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具,AI 开发者将他的文章编译整理如下。
AI的快速发展激起了很多人的学习热情,但是初学者苦于大量的手动编程而止步不前,有没有一种编程语言可以让那些在计算机科学和数学领域专业知识较少的人,也能使用简洁的代码量来完成具体的AI应用呢?
即使对于一个非数据科学家来说,贝叶斯统计这个术语也已经很流行了。你可能在大学期间把它作为必修课之一来学习,而没有意识到贝叶斯统计有多么重要。事实上,贝叶斯统计不仅仅是一种特定的方法,甚至是一类方法;它是一种完全不同的统计分析范式。
大数据文摘字幕组作品 马斯克已经让他的Tesla跑车飞上了天,然而地面上想打车的你,可能会发现随着春节的临近,越来越难呼唤到一辆车了。 加班需谨慎 要说打车,Uber是世界上最流行的打车软件之一。Uber必须不停地匹配搭车者和司机,并使他们能尽可能快地抵达目的地。这个简单的任务的每一步都需要优化,比如决定最优路径、最佳到达时间…… 然而,现实世界充满了不确定性。雨雪啦,事故啦,很多事件的发生都可能影响车辆的供需。 许多目前的机器学习模型还是基于确定性的,但是现实世界的数据基本都是不完整的,或者某种意义上不
昨晚睡觉前刷朋友圈,看到有朋友转了一篇叫做《和上帝一起掷骰子》的文章,里面提到了很多概率有关的问题,不少经过计算得出的概率都与人第一看上去产生的直觉大相径庭。所以,人类的直觉往往是靠不住的。 举两个例子: 若1千人中有1人携带hiv病毒,有一种可以百分之百检测出病毒携带者的检查。但这种检查对于没有携带的人,有5%的可能性误检出是携带者。现在随便找了一个人,检查后呈阳性,也是就携带者。那么他真的是携带者的可能性是多大? 这里,我们不考虑各种其他条件。看上去5%误检率是很低的。但其实,这人真正携带hiv的概率只
这几天在网上看到一篇关于算法面试题的博客,归纳的很好,有不少经典的题目,大部分来自《编程珠玑》、《编程之美》、《代码之美》三本书。这里给出书上的解答以及一些思考。如有不对的地方,希望得到高手的指点。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本文为你介绍统计学中的因果推断。 Causal Inference in Statistics: A Primer一书的分享解读主要被分为四个部分: 第一部分:从宏观角度分析了因果科学的研究意义,巩固了统计学的基础知识,包括变量、概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯法则、多元回归等等,最后初步介绍了结构因果模型的相关概念。 第二部分:从图模型的基础概念出发,介绍了结构因果模型中基础的接合模式,并推导了d-分离这一基础工具,展示它在模型检验和因果搜索上的应用。此
美国杜克大学(Duke University)的研究人员表示,他们开发出了一种可快速进行机器人运动规划的定制处理器,使运动规划流程的速度提升了三个数量级,而使用的电量仅为之前的二十分之一。 机械臂的运动规划需要生成概率路图(PRM),检查机器人整个移动范围内存在的各种潜在碰撞。预先计算生成了包含15万条边的独立大型概率路图,代表着避免机械臂与静态物体及机器人其他部件发生碰撞的所有可能的机器人运动。但概率路图的大小受到了可放入现场可编程门阵列(FPGA)的电路数量的限制,因为每个碰撞检测电路都对应概率路图中的
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
使用MATLAB语言和excel对以下信源进行香农编码,并求出平均码长和编码效率。
Infer.NET 是开放源代码的代码库,可用于创建概率性编程系统。我往往会将普通的计算机程序视作,主要基于有指定类型的值的变量(如有值“Q”的 char 变量)。概率性编程主要基于概率分布,如平均值为 0.0 且标准偏差为 1.0 的高斯分布。
PyMC3是一个用于概率编程和贝叶斯统计建模的Python库。通过PyMC3,用户可以轻松地定义概率模型,进行贝叶斯推断,并对不确定性进行建模。本教程将介绍PyMC3的基本概念、用法和高级功能,帮助你入门概率编程和贝叶斯统计建模。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣,然而玩多了就没啥“新鲜感”了? 没错,如果游戏迷宫差别不大,时间一久就容易熟悉地图,降低了探索的乐趣。 现在,一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题: 利用马尔科夫算法,随机生成批量迷宫,没有一个是重复的,你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子: 不仅是2D迷宫,就连需要搭建好几层地图的3D迷宫,也能随机生成: 这个项目一出,立刻上了GitHub热榜,不到一周就已经收获2.6k
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣,然而玩多了就没啥“新鲜感”了? 没错,如果游戏迷宫差别不大,时间一久就容易熟悉地图,降低了探索的乐趣。 现在,一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题: 利用马尔科夫算法,随机生成批量迷宫,没有一个是重复的,你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子: 不仅是2D迷宫,就连需要搭建好几层地图的3D迷宫,也能随机生成: 这个项目一出,立刻上了GitHub热榜,不到一周就已经收获2.6k Star。 有
选自arXiv 作者:Sergey Levine 机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性,但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。在本文中,UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架,证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的等价性。在原则上,将问题形式化为概率推断,可以应用多种近似推断工具,将模型以灵活、强大的方式进行扩展。 概率图模型(PGM)为机器学习研究者提供了一种广泛适用的工具(K
谷歌(Google)、优步(Uber)等公司正在构建能自我怀疑的人工智能系统,人工智能将会通过接受不确定性来做出更好的决定。 深度学习作为人工智能中最强大的方法,正在获得一种新的能力:一种不确定感。优步(Uber)和谷歌(Google)的研究人员正在对这两个最受欢迎的深度学习框架进行修改,使它们能够处理概率问题。这将为最聪明的AI程序提供一种方法来衡量他们对预测或决策的信心——从根本上说,就是让他们知道什么时候应该怀疑自己。 深度学习涉及到向一个强大的神经网络提供实例数据,这在过去的几年中取得了巨大
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods https://arxiv.org/abs/2112.03235
麻省理工学院的研究人员最近带来了一种全新的系统PClean,能够自动地清洗脏数据,如错误、值缺失、拼写错误和值不一致。
本文将从可视化量子编程软件界面可视化、操作便捷性、易用性等方面分析IBM Quantum Composer、QCEngine、Qin的量子电路绘制功能。
如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然,任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求,但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常,公司希望面试者具备丰富的机器学习技能,理论和编码能力,以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。 该领域的专家不仅需要具有扎实的机器学习算法水平,了解什么时候该应用什么算法,还需要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是专门的,要求具有良好的数学理解,分析思维和解决问题的能力。尽管每个项目文件要求的特定技能各不相同,但对于所有角色而言,核心的机器学习技能都是不变的。
接口类型 : " 接口 " 的 关键 就是 , 使用接口的 双方 要遵守 " 事先约定 " ;
假设不单单需要识别猫,而是想识别猫,狗和小鸡,其中把猫称为类1,狗为类2,小鸡是类3,如果不属于以上任何一类,就分到“其它”或者说“以上均不符合”这一类,把它称为类0。
本文探讨了人工智能取代人类职业的可能性,并得出结论:尽管人工智能可能在某些方面超越人类,但在一些至关重要的方面,如创造力、情感和人际交往等方面,人类仍然具有无可比拟的优势。因此,只要人类能够发挥自己的独特优势,就有可能在许多领域取得更大的成就。
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