贝叶斯推理_贝叶斯推理方法

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贝叶斯推理

贝叶斯推理_贝叶斯推理方法

金融估值从基础到高级的7大领域估值不仅是科学更是艺术金融四大核心问题1估值动态演变的视角2定价静态条件约束的视角3投资组合跨期匹配的视角4风险管理贝叶斯推理的视角估值的具体领域1上市公司估值2股权估值3兼并收购估值4项目融资估值5非上市公司估值6无形资产估值7并购估值估值是所有投资决策的核心而无形资产估值即对人本身的估值则是这个核心中的核心

数据科学时代的统计学新机遇日期2023年9月5日星期二时间上午1000上午1130地点邵逸夫大厦RR301语言英语在这次演讲中何旭明教授将分享他对统计研究的新见解包括近期取得的成就和未来面临的挑战他还会探讨一些令人感兴趣的研究议程欢迎大家踊跃讨论和辩论何旭明教授是稳健统计学分位数回归贝叶斯推理和后选择推理领域的专家他于2023年7月加入华盛顿大学担任统计与数据科学系的首任主任在此之前他曾在密歇根大学新加坡国立大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校任职并担任国家科学基金会统计项目主任他还是美国科学促进会和美国统计协会的研究员现任国际统计研究所所长20232025年

选校攻略过来人分享时间紧迫真的让人焦虑虽然现在选校有点晚但还是想听听大家的意见会不会太激进了毕竟ML和CV的竞争都很激烈如果申请不到最好的PhD项目我还是想先读个researchmaster过两年再战我非常想去CMU的MSR听说那里有funding而且出路很好但竞争应该也很激烈吧背景信息方向MLWirelessSensingVision背景剑桥本科大二时成绩是300人中的前4大三时是前8没有托福和GRE成绩因为申请CMU需要这两项成绩科研经历在MSRA做Vision研究NIPS共一作者IJCV三作论文在投在EPFL做暑期研究研究方向是WirelessSensing和SSL一作CVPR论文在投在本校做LLM和贝叶斯推理方向变化有点大论文NIPS23共一作者IJCV三作论文在投CVPR24在投推荐信MSRAVision老板强推EPFL前UIUCWireless老板强推UIUCVision教授推荐信强度未知感觉对申请美国学校很重要本校ML教授推荐信强度未知希望这些信息对大家有帮助

马斯克的特斯拉汽车人工智能AI全自动驾驶FSD系统仅靠摄像头的数据收集训练和计算是骗人的会成为交通事故和马路杀手的来源马斯克根本没有深入研究人工智能根据人工智能第一权威图灵奖获得者朱迪亚珀尔贝叶斯推理网络和因果图模型的创立者的研究无论收集训练多少天量海量的摄像头数据数据自身无法解决不能区分叉接合ABC与链接合ABC两种网络结构要接近全自动驾驶一定要在数据之外引入因果图模型换句话说全自动驾驶必须是因果模型和数据混合驱动的我能想到的一个因果图模型之一就是高精地图汽车的自动驾驶系统应该预置高精地图进去而不是仅靠摄像头的数据请雷军小米汽车XP何小鹏小鹏汽车岳东晓博士自动驾驶系统不要被马斯克ElonMusk这个弱智大嘴巴误导自动驾驶人工智能

人工智能300年发展史一文全解人工智能的发展历程可以追溯到1956年的达特茅斯会议当时约翰麦卡锡等人首次提出了人工智能这一术语实际上实用AI的概念最早可以追溯到1914年1980年代AI的研究重点包括定理证明逻辑编程专家系统和启发式搜索等领域2000年代初期AI的研究更加注重支持向量机和内核方法贝叶斯推理决策树集成方法群体智能和进化计算等技术推动了AI的广泛应用到了2020年代AI的研究开始变得复古强调了链式法则和通过梯度下降训练的深度非线性人工神经网络特别是基于反馈的循环网络等概念

Python实战HMM全攻略隐马尔可夫模型HMM是一种基于马尔可夫链的统计模型广泛应用于时间序列分析和自然语言处理等领域本书通过多个实践示例帮助读者深入理解HMM的基本概念和推理算法掌握如何使用Python实现HMM探索HMM理论和实践本书平衡介绍了HMM的理论和实践应用帮助读者从基础到高级逐步掌握HMM使用不同的包和Python数据集实现HMM本书展示了如何在Python中使用不同的包和数据集来实现HMM包括维特比算法确定最可能的隐藏状态序列了解多种推理算法本书介绍了多种推理算法帮助读者选择适合自己问题的算法开发HMM中的贝叶斯推理方法本书深入探讨了贝叶斯推理方法在HMM中的应用包括如何将其应用于状态和参数推理在金融自然语言处理NLP和图像处理中实现HMM本书展示了如何将HMM应用于金融NLP和图像处理等领域包括使用2DHMM分割图像的图像处理使用Qlearning将HMM应用于强化学习RL本书介绍了如何将HMM应用于强化学习包括单股和多股算法交易通过本书的学习读者将能够构建自己的马尔可夫和隐马尔可夫模型并将其应用于各种项目具体来说本书将帮助读者探索HMM理论和实践的平衡使用不同的包在Python中实现HMM了解多种推理算法以及如何选择正确的算法来解决实际问题开发HMM中的贝叶斯推理方法在金融自然语言处理NLP和图像处理中实现HMM使用维特比算法确定HMM中最可能的隐藏状态序列

南安普顿大学应用统计学课程全解析南安普顿大学作为一所享誉全球的学府拥有八所学院包括艺术学院教育学院工程与实用科学院法学院数学院医学院科学院管理学院和社会学院2023年南安普顿大学在QS世界大学排名中位列第78南安普顿大学的学术实力雄厚尤其在护理地球与海洋科学考古学电子工程计算机科学等领域表现出色此外生命科学医学海事法律等专业也均名列前茅今天我们来详细介绍一下南安普顿大学的应用统计学课程结构必修课程分层多级和纵向数据分析复杂的调查数据分析论文写作广义线性模型可能性和贝叶斯推理研究沟通技巧抽样技术统计计算选修课程人口统计方法1人口统计方法2实验设计流行病学方法评估和监测社会科学的关键课题测量与数据社会科学研究哲学定性方法1统计遗传学调查设计生存模型职业方向完成该学位后你将具备在政府药学社会研究私营部门数据分析等领域担任统计学家的资格

10个思考工具提升你的思维水平思考工具包掌握重要的思维模型解决90的问题查理芒格我们整理了近100个思维工具帮助你更好地思考和解决问题以下是部分思考工具持续更新中巴纳姆效应BarnumEffect涌现Emergence类比思维ConceptExplanation棘轮效应RatchetEffect奥卡姆剃刀OckhamsRazor贝叶斯推理Bayesianinference林迪效应Lindyeffect齐拉特十诫SzilardsTenCommandments每年问自己的四十个问题每十年问自己的四十个问题这些工具可以帮助你更深入地理解问题提升你的思维能力和解决问题的能力

英国爱丁堡大学数学建模博士项目探索英国爱丁堡大学的数学建模分析和计算博士项目这个项目提供深入的学术培训涵盖数学分析计算数学多尺度建模模型简化贝叶斯推理不确定性量化反问题和数据同化以及机器学习等领域通过参与项目建模营工业沙箱和实习你将获得广泛的协作和跨学科工作经验项目特别注重创业为你提供出色的早期职业培训加入一个充满活力和前瞻性的数学家和科学家社区分享协作尊重以及社会和科学责任的强烈价值观入学要求包括拥有相关领域的硕士学位雅思65或托福网考92分两封推荐信国内硕士毕业成绩80分以上中国大学优先名单以及个人陈述和研究计划准备好挑战自己追求卓越的学术成就了吗加入爱丁堡大学数学建模博士项目开启你的学术之旅

伯克利大学机器学习指南从基础到前沿这本书全面介绍了机器学习的基本概念和应用适合初学者和有经验的从业者内容涵盖以下几个方面机器学习基础介绍了监督学习无监督学习和强化学习等不同类型的机器学习概率与统计讲解了概率分布最大似然估计和贝叶斯推理等机器学习中常用的概率和统计知识优化方法介绍了梯度下降法牛顿法和随机优化等在机器学习中使用的优化算法线性模型与核方法详细阐述了线性回归逻辑回归支持向量机和核方法等机器学习模型深度学习探讨了深度神经网络卷积神经网络循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习技术无监督学习介绍了主成分分析聚类分析自编码器和生成对抗网络等无监督学习方法强化学习讲解了马尔可夫决策过程值函数策略梯度和Qlearning等强化学习的基本原理实际应用通过实际案例分析展示了如何将机器学习技术应用于计算机视觉自然语言处理和推荐系统等领域书中还包含了许多实例和练习题方便巩固理论知识并所学应用于实际问题

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