Sam Holden 23 Aug 2003 00:00 1 id=”twitter-widget-0″ scrolling=”no” frameborder=”0″ allowtransparency=”true” class=”twitter-share-button twitter-share-button-rendered twitter-tweet-button” title=”Twitter Tweet Button” src=”http://platform.twitter.com/widgets/tweet_button.690bdfd7a6f940134f5b0c1ed92905a6.en.html#_=1448418168091&count=vertical&dnt=false&id=twitter-widget-0&lang=en&original_referer=http%3A%2F%2Ffreecode.com%2Farticles%2Fspam-filters&size=m&text=Spam%20Filters&type=share&url=http%3A%2F%2Ffreecode.com%2Farticles%2Fspam-filters&via=freecode_com” style=”margin: 30px 0px 0px; padding: 0px; border-width: 0px; border-style: initial; outline: 0px; font-size: 14.3999996185303px; clear: both; float: none; position: static; visibility: visible; width: 65px; height: 20px; background: transparent;”>
【导读】美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识，包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》，并提供视频，PPT，课程作业及其参考答案与代码，还有大量参考学习资源，是不可多得的统计学习课程。
本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。
Category theory has been finding increasing applications in machine learning. This repository aims to list all of the relevant papers, grouped by fields.
复现详解：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html
本文介绍了概率模型，包括Probabilistic decoder、Bayesian neural network和Probabilistic encoder。Probabilistic decoder是一种概率图模型，利用编码理论对likelihood进行重新解释。Bayesian neural network是一种概率模型，具有先验分布的神经网络。Probabilistic encoder则是一种变分推断模型，利用神经网络输出作为分布的参数。
bnlearn is an R package for learning the graphical structure of Bayesian networks, estimate their parameters and perform some useful inference. It was first released in 2007, it has been under continuous development for more than 10 years (and still going strong). To get started and install the latest development snapshot type
Deep Bayesian Multi-Target Learning for Recommender Systems(ArXiv19)
最近在看AutoML，业界在 automl 上的进展还是很不错的，个人比较看好这个方向，所以做了一些了解：
优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时，你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成，使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合，无需在初始设置之外进行手动操作。
A / B测试是当今技术，市场营销和研究中最有用的统计技术之一。它的价值在于A / B测试可让您确定因果关系，而大多数分析仅揭示相关性（即古老的格言“相关性而非因果关系”）。尽管A / B测试功能强大且流行程度很高，但绝大多数A/B测试都遵循一种基于频率主义统计学派的t测试的单一方法。本文将介绍A/B测试的另一种方法。这种替代方法使用了贝叶斯统计学派，本文将演示这种方法如何比传统的、频繁的方法返回更直观的结果。
选自GitHub 作者：Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号（比如图像、视频和音频）长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近，这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
http://www.inference.vc/everything-that-works-works-because-its-bayesian-2/
导读 今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络（Bayesian GAN），结合贝叶斯和对抗生成网络，提出了一个实用的贝叶斯公式框架，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受，今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现，并且Google
The recently developed variational autoencoders (VAEs) have proved to be an effective confluence of the rich repre- sentational power of neural networks with Bayesian meth- ods. However, most work on VAEs use a rather simple prior over the latent variables such as standard normal distribu- tion, thereby restricting its applications to relatively sim- ple phenomena. In this work, we propose hierarchical non- parametric variational autoencoders, which combines tree- structured Bayesian nonparametric priors with VAEs, to en- able infinite flexibility of the latent representation space. Both the neural parameters and Bayesian priors are learned jointly using tailored variational inference. The resulting model induces a hierarchical structure of latent semantic concepts underlying the data corpus, and infers accurate representations of data instances. We apply our model in video representation learning. Our method is able to dis- cover highly interpretable activity hierarchies, and obtain improved clustering accuracy and generalization capacity based on the learned rich representations.
ForneyLab.jl is a Julia package for automatic generation of (Bayesian) inference algorithms. Given a probabilistic model, ForneyLab generates efficient Julia code for message-passing based inference. It uses the model structure to generate an algorithm that consists of a sequence of local computations on a Forney-style factor graph (FFG) representation of the model. For an excellent introduction to message passing and FFGs, see The Factor Graph Approach to Model-Based Signal Processing by Loeliger et al. (2007). Moreover, for a comprehensive overview of the underlying principles behind this tool, see A Factor Graph Approach to Automated Design of Bayesian Signal Processing Algorithms by Cox et. al. (2018).
3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regulariz
在statistical inference上，主要有两派：频率学派和贝叶斯学派。
In the Using ridge regression to overcome linear regression's shortfalls recipe, we discussed the connections between the constraints imposed by ridge regression from an optimization standpoint. We also discussed the Bayesian interpretation of priors on the coefficients, which attract the mass of the density towards the prior, which often has a mean of 0 .
来源：Deephub Imba本文约3800字，建议阅读5分钟本文中我们介绍了贝叶斯自举法， 它的关键的想法是，每当我们的估计量以加权估计量表示时，自举过程就等于用多项式权重随机加权。 “自举”（翻译自bootstrap）这个词汇在多个领域可能见到，它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来，这当然是不可能的，在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，也有被翻译为自助法的。 Bayesian Bootstrap是一个强大的方法，它比其他的自举法更快，并且可以给出更紧密的置信区间，并
“自举”（翻译自bootstrap）这个词汇在多个领域可能见到，它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来，这当然是不可能的，在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，也有被翻译为自助法的。
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。
Online Learning（在线机器学习）是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning的实践应用。
下载地址在这个网站 https://mathgen.stats.ox.ac.uk/genetics_software/snptest/snptest.html
tags: 贝叶斯优化,Bayesian Optimization,hyperparameters optimization,Bayes
为何指数分布族被广泛应用？是指数分布族选择了我们，还是我们选择了指数分布族？(这个问题没有回答，需要结合具体实例分析)
前言：腾讯AI Lab共有12篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议AAAI 2018。腾讯技术工程官方号编译整理了现场陈述论文《使众包配对排名聚合信息最大化的 HodgeRank》（HodgeRank with Information Maximization for Crowdsourced Pairwise Ranking Aggregation），该论文被AAAI 2018录用为现场陈述报告（Oral Presentation），由中国科学院信息工程研究所、腾讯AI Lab、北京
本文原载于微信公众号：深度强化学习算法 ，AI研习社经授权转载。欢迎关注 深度学习强化算法 微信公众号、及 AI研习社博客专栏。
Reinforcement or Semi-Supervised Machine Learning
Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regularized linear regression. 3.3.2 Regulari
飞行员的疲劳驾驶会导致严重的事故，尤其是在大型飞行任务中。目前还没有一种有效的手段去监测飞行过程飞行员大脑的疲劳状态。
https://www.packtpub.com/books/content/getting-started-jupyter-notebook-part-1
也就是说，一般的分类或者回归的机器学习模型即将或者已经实现了低门槛或者零门槛甚至免费建模的程度。
相信大家对于经典的成对学习(Pairwise Learning)方式的推荐模型BPR[1](Bayesian Personalized Recommendation)一定不会陌生，它的基本假设是用户产生行为的项目应该排在未产生行为项目的前面。后续有许多研究工作者对其进行了改进，比如提出结合社交信息的SBPR[2]，结合视觉信息的VBPR[3]，以及利用深度学习技术来处理视觉信息的DVBPR[4]。今天跟大家分享的论文是ABPR，即利用对抗训练技术增强模型泛化能力的BPR。
【导读】12月7日，第31届神经信息处理系统大会（Neural Information Processing Systems，NIPS）邀请牛津大学统计学教授、Deepmind 研究科学家，同时也是和Hinton一起发明深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）的Hinton高徒 Yee Whye Teh（郑宇怀）发表了题为《Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning》（贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习）的报告。 ▌演讲人介绍 ---
我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，卷积核大小等等。所以为了找到一个最好的超参数组合，最直观的的想法就是Grid Search，其实也就是穷举搜索，示意图如下。
本文介绍了贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习的研究背景、现状和未来展望。首先介绍了贝叶斯深度学习和深度贝叶斯学习的基本概念，然后阐述了这些方法在机器学习中的应用。最后，讨论了贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习未来的研究方向和挑战。
1，请阐述 Transformer 能够进行训练来表达和生成信息背后的数学假设，什么数学模型
每次遇到这种情况的时候，只要和我专业不大相关的，我真的回答不来，隔行如隔山！所以我就只能回答：
过去一个月里，我们对近 1000 篇 Python 文章进行了排名，并挑选出热度前10的文章。这份清单的内容涵盖了包括 master python、REST APIs、twitter bot、random module、贝叶斯模型和线性回归实现等主题。2018年最后 10 篇 python 热文，完美收官！
. Kernelized Linear Regression、Kernelized KNN
什么是Bayesian Statistics？ Bayesian statistics is a particular approach to applying probability to statistical problems。 在statistical inference上，主要有两派：频率学派和贝叶斯学派。 Frequentist statistics tries to eliminate uncertainty by providing estimates. Bayesian statistic
贝叶斯网络 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:17 @File：Bayesian neural newwork @Describe:贝叶斯神经网络 @Evn: ''' import edward as ed from edward.models import Normal n_s
读书笔记: 博弈论导论 - 12 - 不完整信息的静态博弈 贝叶斯博弈 贝叶斯博弈(Bayesian Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 不完整信息的静态博弈(Incomplete information static games) 不完整信息博弈意味着玩家之间缺乏共识(common knowledge)，具体指的是其它对手的行动集、结果集和收益函数等信息。 对不完整信息博弈的处理方法来自于Harsanyi。
英文原文链接：http://www.temida.si/~bojan/probability_estimation.php 原文： Probability estimation 1 Introduction Let us assume that in an experiment we have conducted n independent trials, of which there are r successes. The rest of the trials (n-r) are fai
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding https://arxiv.org/pdf/1807.03748.pdf
最近做了INLA项目，查看了不少资料， 有问题还是google给力。不懂的就google，谷歌大法好啊。
states of mobile robot, motion model, position orientation and velocity,
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