深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程(视频与PPT)
整个课程需要六天才能完成,且每一天的的课程量都非常大,因此机器之心只简要介绍最基本的贝叶斯方法和隐变量模型,其中贝叶斯方法是整个课程的核心思想,而隐变量模型又是生成模型等很多高级方法的基础。贝叶斯方法简介我们首先围绕「盲人摸象」的例子来介绍贝叶斯定理,然后简单描述频率学派和贝叶斯学派的区别。1贝叶斯定...
贝叶斯网络之父Judea Pearl:新因果科学与数据科学、人工智能的思考
包括对现有贝叶斯网络在深度学习领域的拓展、前门标准实践、do-calculus等核心算法;而第三层级“反事实”是基于基于人的想象力和假设,是人类独有的思考能力,也是令人工智能达到人类智能的关键命门。
清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论...
我前面讲的贝叶斯方法概念非常简单,它的核心是贝叶斯定理。贝叶斯定理已经250多年了,它存在一些自己的局限,我们怎么从基本信息处理准则的角度来重新理解它,去做更灵活的推理。第二点,是关于计算方面的。有了模型、有了推理框架之后我怎么去做高效的计算、怎么做高精度的计算。第三点,对不同场景怎么去做建模。将贝...
数据仓库与数据挖掘教与学(思政PPT+大纲+教案+视频+作业平台...
1.理解贝叶斯定理。2.掌握朴素贝叶斯分类算法。3.朴素贝叶斯算法的Python实现。第六节模型评估与选择1.分类器性能的度量。2.模型选择。3.利用Python实现模型的评估与选择。第七节组合分类1.组合方法简介。2.袋装。3.提升和AdaBoost。4.随机森林。考核要点:了解分类的概念,理解评估分类器性能的度...
详解凸优化、贝叶斯、MCMC、GCN
贝叶斯定理从MLE,MAP到贝叶斯估计集成模型与贝叶斯方法比较计算上的IntractiblityMCMC与变分法简介贝叶斯线性回归贝叶斯神经网络案例:基于Bayesian-LSTM的命名实体识别第十五周:主题模型生成模型与判别模型隐变量模型贝叶斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多项式分布...
详解凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题
贝叶斯定理从MLE,MAP到贝叶斯估计集成模型与贝叶斯方法比较计算上的IntractiblityMCMC与变分法简介贝叶斯线性回归贝叶斯神经网络案例:基于Bayesian-LSTM的命名实体识别第十五周:主题模型生成模型与判别模型隐变量模型贝叶斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多项式分布...
生命、宇宙以及任何事情的终极答案
在这个具有挑战性的分类任务中,贝叶斯程序战胜了深度学习方法,达到了人类的水平。这个模型也通过了图灵测试。一个简单的数学概念为何会产生如此魔力?研究人员提出以下讨论:人类大脑的思考和决策过程,是否如同贝叶斯程序一样?我们知道达尔文用极其简单的模型解释了人类复杂的进化行为,那么贝叶斯定理会成为人类大脑的进化...