“商学+人文”交响回荡,这几天的管院中庭有点不一样
图灵奖获得者、贝叶斯网络之父JudeaPearl在这本书中进行了深入浅出地讲解。就我而言,因果推断并不仅仅是技术层面的问题,了解其内涵也会来带来思维范式的提升,是拨开迷雾看清事物本质的有效工具!《系统之美:决策者的系统思考》荐书人:王宏星,浙大管院副教授推荐理由这不仅是一本关于系统科学的教科书,它还提供...
首届顶科协奖解读丨从乔丹获奖看多学科交叉融合对机器学习重要性
混合专家模型、贝叶斯网络回顾乔丹的职业生涯,他的突出贡献在于成功连接了计算机科学和统计学这两个学科,包括统计推理和学习的变分方法、基于图模型和贝叶斯非参数化的推理方法,以及统计风险和计算复杂性之间的权衡特征。乔丹也涉猎优化和机器学习的交叉领域,因开发了基于梯度的优化和抽样的连续时间模型,以及用于优化的分...
Judea Pearl推荐,UC伯克利研究者机器学习新书,可当研究生教材
最近,图灵奖得主、贝叶斯网络之父JudeaPearl发推表示,收到了MoritzHardt和BenjaminRecht合著新书《PATTERNS,PREDICTIONS,ANDACTIONS:Astoryaboutmachinelearning》的书稿,并赞扬这本书组织结构很好,清晰地介绍了多种思想的起源,甚至有两个章节与因果关系有关。书籍介绍这是一本关于机器学习的研...
因果推理、正则化上榜:权威专家盘点过去50年最重要的统计学思想
近日,图灵奖得主、贝叶斯网络之父JudeaPearl点赞了一篇论文,这篇论文总结了过去50年出现的最重要的8种统计学思想,其中就包括了他极力推崇的因果推理思想。在日常生活中,统计学无处不在,每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代,统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。
你是在思考,还是找认同?︱方法论
每个人的认知都是一个贝叶斯网络,有的人早就封闭,有的人一直在升级。信息的收集、信息的质量,以及对信息的判断,是贝叶斯网络进化的最重要环节。因为即使初始判断错了,只要有足够多的新信息,能区分信息来源的可靠性、能进行交叉验证、逻辑推理,就能修正过来。
巨量机器学习 和数据科学资源综合清单
网页开发者作弊书如何开始深入学习数据科学模型如何评估?变量选择与模型选择异常检测正态分布2016年5月6日Linux数据科学虚拟机深入学习初学者GoogleBigQuery公共数据集如何清除大数据集中的重复数据科学家什么时候应用结构方程建模?机器学习算法对业务应用的分类必须知道深度学习神经网络的技巧Kaggle发布关于...