这次讲一下我比较了解的概率论与随机过程的相关书籍，也讲一下相关知识的学习顺序。提到的书，如果没有特别注明，都是国内出版过的。 按北大的课程设置，相关课程是初等概率论、初等随机过程、初等随机分析，测度论，高等概率论、高等随机过程、高等随机分析（当然，课程名不是这样的）。后三门大概是基于测度论的前三门的强化。一般是大二下初等概率论，大三上初等随机过程，大三下测度论，大四上高等概率论，大四下高
机器学习是一种人工智能技术，它通过利用计算机算法和数学模型，使计算机系统能够自动从数据中学习，从而不断改进其性能。它是一种数据驱动的方法，可以让计算机从经验中学习，而无需明确地编程。具体来说，机器学习是通过对大量数据进行学习和训练，从而让计算机系统能够自动识别和学习数据中的模式和规律，并通过对新数据的分析和预测，不断提高其性能和精度。机器学习应用广泛，如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐、金融风险
原创
2023-03-01 16:15:35
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1、有梦想但又有恐惧的，面临困境需要力量去扭转时：《秘密》《力量》《吸引力法则》。2、缺乏安全感，找回内在自我，启动感觉系统时：《透析童年》。3、无法感受到存在和美好，混沌度日时：《爱是一切的答案》《活在当下》《水知道答案》。4、深层自卑，对人对事批判多于消化，见事见人看好处时 ：《接纳不完美的自己》。5、身体僵硬，固步自封，想打开自我，活出自然轻松的自我时：《还我本来面目》。6、脾气易爆，想要处
原创
2013-08-29 12:38:01
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书籍：Dive into Deep Learning作者：Aston Zhang，Zachary C. Lipton，Mu Li，Alexander J. Smola出版：Cambridge University Press编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能01 书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学习不仅需要理解如何定
深度学习从业者通常与其他从事结构化概率模型研究的机器学习研究者使用相同的基本计算工具。然而，在深度学习中，我们通常对如何组合这些工具作出不同的设计决定，导致总体算法、模型与更传统的图模型具有非常不同的风格。深度学习并不总是涉及特别深的图模型。在图模型中，我们可以根据图模型的图而不是计算图来定义模型的深度。如果从潜变量 hi到可观察变量的最短路径是 j步，我们可以认为潜变量 hj处于深度 j。我们通
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2023-10-12 12:12:16
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一、简介变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。图的每个节点（node）都表示一个随机变量，而图的边（edge）则被用于编码这些随机变量之间的关系，通常是条件概率。 对于一个K维随机变量$X=\left [ X_{1},X_{2},...,X_{K}, \right ]^{T
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2023-10-31 22:34:04
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论文名称：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110 论文作者：亚马逊 论文年份：2017 论文被引：558（2022/3/23）
什么是概率预测，如图所示： source：图片来源即不光要预测未来这条曲线（具体的预测值）
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2024-01-31 15:19:09
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深度学习中的结构化概率模型结构化概率模型也称为图模型。一，非结构化建模的挑战概率模型可以完成很多任务，例如：估计密度函数去噪缺失值的填补采样对上千甚至上百万的随机变量的分布建模，无论从计算上还是统计意义上来说，都是一个极具挑战性的任务。非结构化建模的主要挑战在于参数的数量是巨大的，这会导致：内存：存储参数的开销太大。统计的高效性：容易过拟合，因为数据量不够，所以需要一些平滑方法。推断的时间太长：例
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2023-12-19 19:25:07
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1 通用的学习方法1.1 之前学习概率论的问题，包括浙江版的概率论教材，名不副实。现在的国内学习，继承的苏式的，直接跳过思考过程，而给出定理本身这个工具，然后要求你理解（不知道最初的初心目的，为了解决现实中的问题，如何理解？） 和记住（不实际用，只能靠虚拟的解题）这个公式 ，加上纯数学的推导，基本就是有点故意劝退抽象思维不好的人。但是结果又是另一方面，懂抽象思维又不如刷题。真
数学：重点学线性代数（矩阵运算）、概率论（分布）、微积分（梯度）。编程：掌握Python+NumPy（数组操作），能写基础数据处理代码。机）、Transformer（NLP）。
关于软考需要看的书籍，这是每一位软件行业从业者，尤其是那些准备参加软件专业技术资格考试的人士都非常关心的问题。软考，作为评估软件从业人员专业水平的重要途径，其考试内容涵盖了广泛的领域，从基础理论知识到实际应用技能都有所涉及。因此，选择合适的参考书籍对于备考软考来说至关重要。
首先，我们需要明确的是，软考并不是一个单一的考试，而是包含了多个级别和多个专业的考试体系。比如，有初级资格的软件技术员，中
原创
2024-04-30 13:58:32
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BN: 9787302517276 深度学习入门 https
原创
2023-10-31 14:02:02
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# 深度学习预测概率的基本概念及代码示例
深度学习作为机器学习的一个分支，在数据的处理与分析中占据了越来越重要的地位，尤其是在概率预测方面。本文将探讨如何使用深度学习模型进行概率预测，并提供一个简单的代码示例。
## 深度学习模型概述
深度学习模型通常由多个层次组成，每个层都负责提取数据中的特征。常见的模型包括全连接网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。通过训练这
# 深度学习与概率预测
## 引言
在当今的数据驱动时代，深度学习因其强大的建模能力而广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理和概率预测等。概率预测是指通过模型对未来事件发生的可能性进行估计。在这篇文章中，我们将探讨深度学习在概率预测中的应用，并提供一些代码示例帮助理解这一过程。
## 什么是概率预测？
概率预测是利用统计模型，根据已有数据来预测未来事件发生的概率。在许多应用中，例如金
# 深度学习与概率预测的探索
深度学习作为一种强大的机器学习方法，已广泛应用于图像识别、自然语言处理以及医疗诊断等多个领域。在这些应用中，预测概率是评估模型性能的重要指标之一。本文将为您深入探讨深度学习在概率预测中的应用，并提供相关代码示例，帮助您更好地理解这一主题。
## 概率预测的基本概念
在深度学习中，概率预测主要涉及对某个事件或类别发生的可能性进行建模。例如，在二分类任务中，我们希望
# 深度学习概率预测：科学与实践
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理和概率预测等多个领域取得了显著的进展。本文将着重探讨深度学习在概率预测方面的应用，并通过一个简单的代码示例来加深理解。
## 概念介绍
概率预测是指在不确定性条件下，利用模型对结果的概率分布进行预测。深度学习模型，特别是神经网络，可以学习数据中的复杂模式，从而实现有效的概率预测。这种方法既可以
概率论0. 前言本文主要旨在对概率论的基础概念与知识进行概要的总结，以便于使用到时可以参考。 概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论依据。1. 概率论的基本概念1.1 基本概念随机实验（E）（1）可以在相同的条件下重复地进行 （2）每次实验的可能结果不止一个，并且事先明确知道实验的所有可能结果 （3）每次试验将出
机器学习最重要的任务，是根据一些已观察到的证据（例如训练样本）来对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。概率模型提供了一种描述框架，将学习任务归结为计算变量的概率分布。概率图模型（probabilistic graphical model,简称PGM）是一类用图来表达变量相关关系的概率模型，它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量间的概率相关关系
本次就和大家聊一聊深度学习中的概率。
原创
2022-11-18 10:17:16
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