选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
很多人不了解光量子芯片，光量子芯片冷敷贴，光量子冷敷贴的区别？究竟这中间藏着什么样的玄机呢？
今天，来自IBM和德国慕尼黑工业大学的一组研究人员在Science上发表了一篇论文，严格证明了near-term量子计算机超过了经典计算机。
小编有幸参加到以色列理工的暑期交流项目中，并选择了《机器学习导论》这门经典课程，进行再次学习并回顾知识点查缺补漏； 既然是作为导论，国外的课程和国内的课程的区别在哪里？我觉得很重要的两点是：逻辑性和学习性。 很多在国外交流过的同学，或者看过国外大学视频的同学应该都有一些体会，逻辑性在于课程如何引入很重要；主要是通过一两句简单的概述，让学生明白这门课最基础的内容和最实用的应用，然后逐步递推，从example到general，再到general解决不了的special case，然后再次improved gen
交流思想，注重分析，更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 已经分析了朴素贝叶斯分类，拉普拉斯修正，半朴素贝叶斯分类器，在这些理论阐述中，都带有详细的例子解释，通过例子理解相关的理论是一种快速消化公式和理论比较不错的方法。 接下来，介绍一种非常经典的求解隐变量的算法，这也是一种经典的算法。让我们先从最大似然估计入手，在03节真正分析这种算法。 02 — 最大似然估计求分布参数 给定一堆苹果，里面有好
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这是一个非常经典的算法问题，对应的解法称作蓄水池算法。别看它有一个专门的算法名称，但是它的思维非常简单。
本案的数据来源于电商网站的每月订阅数据的样本, 涵盖的时间是2010年至2014年。代表了基于价值细分的三组用户：年轻，经典和高级。主要的目标是基于Excel计算客户的CLTV（客户长期价值）并获得客户生命周期的详细概述。
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种很经典的估计方法。顾名思义，就是最大化似然函数的一种估计方法。似然函数（Likelihood function），即
建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机
机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
对于一个非物理专业的人而言，量子力学概念晦涩难懂。鉴于此，本文仅介绍量子力学的一些基础概念加之部分数学的相关知识，甚至不涉及薛定谔方程，就足够开始量子计算机的应用。这如同不需去了解CPU的工作原理以及经典计算机的组成原理，但仍能在日常生活中使用经典计算机或者编写经典程序一样。
经典计算中，最基本的单元是比特，在经典计算中对比特的操作采用电信号的处理方式，不同的逻辑门对应相应的电信号处理方式，实现对比特的基本操作。我们可以通过不同的逻辑门组合来达到控制电路的目的。类似于经典计算，量子计算中对量子比特的操作需要操纵使用量子逻辑门使量子态发生演化，通过不同的量子逻辑门组合最终实现量子线路的控制。使用量子逻辑门，我们有意识的使量子态发生演化。
网络路径测量，利用多模式的网络路径联邦探测技术，实现准确、完整、高效的网络路径探测，大规模地采集重点方向国家（地区）IP的网络路径数据。
热烈欢迎各位新朋友，前面写了这么多机器学习的概念解说，原来大家只喜欢我推书呀，真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。
背景被广泛认为是学习和记忆的主要决定因素，包括经典和工具条件反射、情景记忆、经济决策和运动学习。然而，由于缺乏一个统一的框架来形式化背景的概念及其在学习中的作用，这些跨领域的研究仍然是不相连的。在这里，我们开发了一个统一的术语允许直接比较不同领域的背景学习。这产生了一个贝叶斯模型假设上下文是未观察到的，需要推断。情境推理然后控制着记忆的创造、表达和更新。这一理论方法揭示了适应背后的两个不同组成部分，适当的学习和外显的学习，分别指的是记忆的创造和更新与记忆表达的时变调整。我们回顾了基础贝叶斯模型的一些扩展，使它能够解释日益复杂的背景学习形式。
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四
随机性是一个非常有趣的概念,引起了大量学者的研究兴趣。从理论研究的意义上看,其属于物理学甚至是哲学的范畴,即研究世界的确定性问题:世界是确定性的,还是随机的呢?除了理论研究的意义外,随机性在实际应用中
本文将主要介绍Bernstein-Vazirani算法的基本概念、Bernstein-Vazirani问题以及该问提的经典与量子解决方式。本文对Bernstein-Vazirani算法的实现将主要使用启科量子的配套产品量子编程框架QuTrunk、可视化量子编程软件QuBranch以及启科量子自研的量子后端设备QuBox。
本文介绍了一种基于图像描述生成技术的图像叙事生成方法，该方法利用深度学习技术实现了对图像内容的理解和描述。通过实验，该方法能够自动为图像生成具有连贯性和语义信息的叙事。同时，该方法还可以用于自动生成中文标签，对于图像检索和推荐系统具有广泛的应用价值。
一个物理量如果存在最小的不可分割的基本单位，则这个物理量是量子化的，并把最小单位称为量子。量子英文名称量子一词来自拉丁语quantus，意为“有多少”，代表“相当数量的某物质”。在物理学中常用到量子的概念，指一个不可分割的基本个体。例如，“光的量子”（光子）是一定频率的光的基本能量单位。而延伸出的量子力学、量子光学等成为不同的专业研究领域。其基本概念为所有的有形性质是“可量子化的”。“量子化”指其物理量的数值是离散的，而不是连续地任意取值。例如，在原子中，电子的能量是可量子化的。这决定了原子的稳定性和发射光谱等一般问题。绝大多数物理学家将量子力学视为了解和描述自然的的基本理论。 通俗地说，量子是能表现出某物质或物理量特性的最小单元。
今天给大家分享的是开源机器学习经典著作《机器学习：概率视角》，英文全称为《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，该书作者是谷歌研究员Kevin Patrick Murphy，自2012年出版以来就一直被列为机器学习经典著作之一。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 前面介绍到关于概率论中离散型随机变量，和一个离散型相关的经典分布：二分分布，大家想了解的可以参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析 理解这些基本的概念和理论，对于我们掌握机器学习的许多算法都是非常有帮助的，比如在分类或聚类时，如果能得出某个样本点属于某个类别的概率，那么无疑是非常
机器之心专栏 作者：Yatao Bian 腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式，为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法，论文已被 ICLR 2022 接收。 近年来，估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution)，用于合作学习的数据估值(data valuation)，以及用于集成学习的模型估值(model valuation for ensembles)。开发合理高效的估值算法对于这
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
近年来，功能性神经成像的研究领域已经从单纯的局部化研究孤立的脑功能区域，转向更全面地研究功能网络中的这些区域。然而，用于研究功能网络的方法依赖于灰质中的局部信号，在识别支持脑区域间相互作用的解剖环路方面是有限的。如果能绘制大脑各区域之间的功能信号传导回路，就能更好地理解大脑的功能特征和功能障碍。我们开发了一种方法来揭示大脑回路和功能之间的关系:功能连接体Functionnectome。Functionnectome结合功能性核磁共振成像(fMRI)的功能信号和白质回路解剖，解锁并绘制出第一张功能性白质地图。为了展示这种方法的通用性，我们提供了第一张功能性白质图，揭示了连接区域对运动、工作记忆和语言功能的共同贡献。Functionnectome自带一个开源的配套软件，并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外，开辟了研究功能网络的新途径。
转自：工业智能化 大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？ 📷 1774年，法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯(Pierre-Simon Laplace，1749－1827)独立地再次发现了贝叶斯公式。拉普拉斯关心的问题是：当存在着大量数据，但数据又可能有各种各样的错误和遗漏的时候，我们如何才能从中找到
前言 研究决策问题就一定听说过马尔可夫过程（Markov Process），这是一类非常重要的方法。现在非常热门的强化学习都是基于马尔可夫过程方法建立的。马尔可夫决策过程是研究随机序贯决策问题的理论基础，属于概率论和运筹学的交叉学科，同时，作为作为最优控制理论，也属于随机系统最优控制的范畴，具有广阔的应用范围和前景。
我们对“量子霸权（quantum supremacy）”的追求证明了量子计算机比普通计算机能够更快地做一些事情，但是，却自相矛盾地导致了准量子典型算法的繁荣。 假设你有一个神秘的盒子，它接受了两种可能的输入——你可以按下红色的按钮或蓝色的按钮——然后得到两种可能的输出一——红球或蓝球。不管你按哪个颜色的按钮，如果盒子从头至尾总是归还一种颜色的球，那么它都是常数; 如果球的颜色随着按钮的颜色而变化，那么它是平衡的。你的任务是通过让盒子是只执行一次操作，就判断出你能得到哪一种类型的盒子。 乍一看，这项任务似乎毫
Google 的研究人员于2019年10月23号发表在Nature（《自然》《科学》及《细胞》杂志都是国际顶级期刊，貌似在上面发文3篇左右，就可以评院士了）上，关于量子计算方面（基于 Sycamore芯片）的具有里程碑式进展的论文，受到国内外同行及媒体的广泛关注，包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队。特朗普的女儿Ivanka Trump（左一）也发twitter表示祝贺，如下图：
>可以同时处于|0>和|1>两个状态，可用线性代数中的线性组合（linear combination）来表示为
课程视频：http://open.163.com/movie/2008/1/2/N/M6SGF6VB4_M6SGKSC2N.html
爱因斯坦曾说：上帝不玩掷骰子。但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量，不可揣摩的两大难题。经常听各种段子，女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下，女朋友生气是不是随机的（滑稽脸.jpg）。
近年来，一些大型IT与互联网公司纷纷建立量子实验室，如国外的IBM、Google、英特尔和微软等；国内的阿里、腾讯和百度等。量子计算、量子密码、量子卫星通信和量子信息等概念随着一些科技报道逐步进入人们的视野。然而，带有“抽象、理论和晦涩难懂”标签的量子力学（或量子物理）阻止大家进一步探索和研究这些概念和技术的欲望。实际上，抛开晦涩的物理理论，我们只需转变思维方式，便能打开神秘的量子大门，进入奇妙的量子世界……
“ 随机过程，实分析。机器学习往深里做肯定需要用这种，高级的数学语言去对问题进行描述。我本人对随机和实分析，其实目前也还只是略懂，很难说，真正的彻底掌握这两门十分强大的数学工具。”
在科学技术浪潮不断更迭发展的今天，我们再次讨论计算机，已经需要将计算机分为经典计算机和量子计算机了。经典计算机就是我们现在常规意义上的计算机，基于冯·诺依曼体系架构。经典计算机在我们的世界已经存在太长时间，解决了很多问题，比如计算两个数的乘积。但是反过来，计算某个数是哪两个数的乘积？经典计算机就比较麻烦，必须得使用穷举法来进行枚举，所以当需要计算的数字很大的时候，就需要很多的计算量，如果要足够快，就必须使用超级计算机等来加快速度。而量子计算机就是解决这种问题的，使用量子计算机直接就可以秒算出今天需要超级计算机计算数天甚至数月的这类问题。此外，当今我们的计算问题上，已经完成数据积累和数据初始阶段，计算上升到大数据计算和优化的问题上，也就是说我们需要计算出很多种可能性，并且找出当前最优的可能性。这种计算最优解的问题是量子计算机出现的意义和价值所在，也是当前人工智能的计算需要解决的问题，所以从历史发展和科技进步来看，我们的计算已经到了另外一个高度，由经典计算机进入量子计算机。有很多的实例可以证明经典计算机已经处于历史的边缘，新生代的计算体系已经诞生。
叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。
它涉及到量子论、信息论这样的烧脑理论，还关联了密码学、编码学等一堆看着都要绕着走的复杂学科。
⽣命系统⾯临着环境的复杂性和⾃由能源的有限获取。在这些条件下⽣存 需要⼀个控制系统,该系统可以以特定于上下⽂的⽅式激活或部署可⽤的感知和⾏动资源。在第⼀部分中,我们介绍⾃由能原理（FEP）和⻉叶斯预测误差最⼩化主动推理的思想，并展⽰主动推理系统中控制问题是如何出现的。然后我们回顾 FEP的经典公式和量⼦公式,前者是后者的经典极限。在随附的第⼆部分中，我们表明,当系统被描述为执⾏由FEP驱动的主动推理时，它们的控制流系统始终可以表⽰为张量⽹络 (TN).我们展⽰了如何在量⼦拓扑神经⽹络的总体框架内实现TN作为控制系统,并讨论这些结果对多尺度⽣物系统建模的影响。
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。
sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。与深度学习库存在pytorch、TensorFlow等多种框架可选不同，sklearn是python中传统机器学习的首选库，不存在其他竞争者。
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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
量子力学是现代物理学中一门神秘且具有深远意义的学科，它揭示了微观世界的规律和性质，颠覆了我们对自然的常识认知。虽然量子力学的数学形式看起来有些抽象复杂，但只要我们有足够的好奇心和探索欲望，从零开始理解量子力学并非难事。
一、条件概率 “一切概率，都是条件概率”,这话说的非常经典，所以我把他放在最前面，希望大家能看到。例如$P(x)$，实际上是$P(x|S)$，$S$表示样本空间，$x|S$就是$x$在$S$中的“比
所谓量子线路，从本质上是一个量子逻辑门的执行序列，它是从左至右依次执行的。即使介绍了函数调用的思想，也可以理解为这是一种简单地内联展开，即把函数中的所有逻辑门插入到调用处，自然地，可能会考虑在量子计算机的层面是否存在类似于经典计算机中的循环和分支语句。因此，就有了QIF和QWHILE。
近年来，量子机器学习引起了极大的关注。研究者提出了很多理论上能实现指数级加速的算法，有些已经在原理验证实验中得到了证明。然而，多数场景中的输入数据集都是经典的而非量子的。因此需要量子随机存取存储器这样的技术首先将经典数据映射到量子波函数，以便由量子设备进行处理，但这样可能会抵消潜在的加速效果。
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