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12个场景应用,百余种算法,AI是如何攻占经济学的?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 2020年2月7日,在第34届美国人工智能协会年会AAAI 2020现场,深度学习三巨头齐聚,“计算机视觉”与“机器学习”分座两旁,对最佳论文虎视眈眈。最终

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Coding and Paper Letter(七十一)

这个系列有点久没更新,最近事情比较多。后面会继续坚持资源整理。 1 Coding: 1.R语言包ggcorrplot2,ggplot2的拓展包,类似于corrplot包的功能,用于绘制相关系数图。在这个系列的第十七篇里有另一个相关的包,有兴趣的同学可以做下比

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上,介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少,比如《数理统计学简史》,以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等,然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少,中文书籍总共也没几本,有的多

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斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 四、贝叶斯网络

四、贝叶斯网络 原文:Bayesian networks 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们从表示的话题开始:我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模? 建立一个好的模型并不容易:我们在介绍中看到,垃圾邮件分类的

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朴素贝叶斯法(对于连续和离散属性的处理)

原文地址 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。简单来说,朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果具有红,圆,直径大概4英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,

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深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程

教师 多数讲师和助教都是贝叶斯方法研究团队的成员以及来自世界顶级研究中心的研究者。很多讲师曾经在顶级国际机器学习会议例如 NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ICLR、AISTATS 等发表过论文。贝叶斯方法研究团队已经开发了一系列的大学课程,包括贝叶斯方

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关于贝叶斯分类问题的一些思考和实践

这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始! 先说一下前提的题设条件.假设我们现在有了一封邮件,那么我们应该怎么根据这个邮件里的一些关键的词语来给这个邮件进行分类呢? 首先我们先想可以用贝叶斯公

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斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 六、变量消除

六、变量消除 原文:Variable elimination 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 接下来,我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型(如贝叶斯网络或 MRF),我们有兴趣使用它来回答有用的问题,例如确

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