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贝叶斯推理前沿信息_《贝叶经》(2024年12月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

贝叶斯推理

这篇论文在 ICLR 2024 上获得了荣誉提名，第一作者是 o1 的研究人员，也是 lora 的创建者 tldr：他们提出了一种方法，通过贝叶斯推理，根据问题推导出可得出答案的隐藏 cot AMORTIZING INTRACTABLE INFERENCE IN LARGE LANGUAGE MODELS 网页链接 Edward J. Hu, Moksh Jain, Eric Elmoznino, Younesse Kaddar, Guillaume Lajoie, Yoshua Bengio, Nikolay Malkin

美国统计学专业解析：从数学到独立学科统计学是应用数学的一个分支，主要借助概率论来构建数学模型。它通过对观测系统的数据收集，进行量化分析和总结，然后进行推断和预测，为相关决策提供依据。统计学在许多学科领域都有广泛的应用，是由统计工作经验总结而来的理论性学科。统计学的基础研究方向包括样本设计、数据挖掘、随机过程、统计模型构建、模型选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推理，以及对各类经典统计模型和概率论理论的研究。尽管统计学过去曾隶属于数学类别，但在美国大学的学科设置中，统计已经从数学系独立出来，成为独立的统计系。统计学的发展历程表明，它是应用数学的分支，依靠概率论研究来构建数学模型，对收集到的系统数据进行量化分析和总结，以进行推断和预测。在美国著名高校中，统计学系通常设在理学院或商学院，但这并不意味着统计学教育侧重于理论方面。申请美国大学时，需要注意六要素：学业成绩（包括GPA、成绩单、AP）、标化考试（托福/雅思、SAT/ACT）、软实力（活动、竞赛）、申请材料（文书、简历、推荐信）、经济能力和文化适应能力。申请流程分为五个阶段：准备阶段（选校、整理成绩单、准备文书、推荐信等）、考试阶段（托福/雅思、SAT/ACT达标）、申请阶段（填写表格、提交材料并填写进度表）、面试阶段（如需）、后续阶段（确认录取、办理签证、行前准备）。每一步都有条理地规划，助力你实现美国大学梦！

两本机器学习双胞胎书籍，深度探索前沿技术 𐟓š 这两本高级教科书深入探索了机器学习领域的最新进展，涵盖了深度学习、生成模型和不确定性下的决策等前沿主题。通过概率建模和贝叶斯决策理论的统一视角，全面介绍了机器学习的核心理论和方法。 𐟔 特别适合机器学习和统计学领域的研究人员和研究生，帮助他们深入了解机器学习的核心理论和方法。内容不仅包括数学背景和基础监督学习，还涵盖了更高级的主题，如迁移学习和无监督学习。 𐟓– 这些教科书还深入探讨了深度生成建模、图形模型、贝叶斯推理、强化学习和因果关系等热门话题。由知名领域专家撰写，使其更具权威性和实用性。 𐟑袀𐟏력悦žœ你对机器学习领域的最新动态和前沿技术感兴趣，这些教科书将是您不可或缺的学习资料。

你好啊！这是赵蓬向你连续问候的第1776天，每天一条管理知识。如何向群体智慧借力？ 1.简单平均。每个人各自掌握一些信息，各有判断，即使只是简单平均，形成的判断也比个人更准确。 2.贝叶斯推理。贝叶斯推理的两个要点:首先有一个基础判断，其次获得新信息，对初始判断不断调整更新。

MBTI与深度学习：数据驱动的科学与艺术尽管MBTI缺乏严格的数学理论支撑，但这并不意味着它没有科学价值。事实上，MBTI的科学性和当前的深度学习在某些方面是相通的。 𐟔 深度学习，尽管在实践上取得了卓越的成就，同样缺乏封闭形式的数学证明。它的有效性在于它是一种数据驱动的方法，能够从大量训练数据中发现隐藏的规律和模式，从而对新数据进行精准的概率建模和预测。 𐟓Š 类似地，我们可以将MBTI测试视为数据驱动的。每个MBTI测试题相当于对个体性格的某个方面进行观测和采样。基于个体在所有题目上的选择结果（相当于样本数据），MBTI通过某种贝叶斯推理的方法，对该个体在不同性格类型上的概率分布（后验分布）进行估计和拟合。最终，MBTI将该个体归类到概率最高的性格类型，即认为该类型能最好地拟合该个体的行为样本。 𐟤” 这一过程实质上是一种贝叶斯推断，通过对个体样本的拟合来预测性格类型，与机器学习/深度学习中基于数据分布进行概率建模的思路存在内在联系。 𐟓ˆ 因此，尽管MBTI缺乏严格的理论基础，但其测评过程在方法论上是合理的，符合当代数据科学的思维方式。它对人类真实性格分布的建模预测，或许就像现在AI模型理解预测真实世界一样，是值得被参考以及被进一步发展研究的。（而不是纯玄学）

数学达人推荐：《魔鬼数学》让你更聪明 𐟓š书名：《How Not to Be Wrong：The Power of Mathematical Thinking》 𐟓š别名：《魔鬼数学》 𐟗㤽œ者：Jordan Ellenberg ⷊ𐟌Ÿ作者通过生动的例子，展示了数学如何无处不在地影响我们的日常生活，即使我们可能没有意识到。 ⷊ𐟓ˆ他以故事的形式介绍了线性回归、推理、贝叶斯推理和概率等统计概念，帮助我们更好地做出决策。 ⷊ𐟌𑥜覟些复杂的地方，数学变得相当复杂，但他总是适当简化，让你能够跟上他的节奏。

ai前沿动态 #大模型日报# 【从开放式对话中推断目标】链接：论文概述：本文提出了一种名为GOOD的在线方法，利用大型语言模型从开放式对话中推断用户目标，并通过贝叶斯推理处理目标不确定性，从而使具身智能体能够高效地完成各种用户任务。本文的创新在于：1) 利用大型语言模型进行自然语言目标表示，避免了预先设计特征的局限性；2) 利用大型语言模型的角色扮演能力来估计对话似然，解决了传统贝叶斯推理中难以定义似然函数的问题；3) 设计了一个动态的目标管理模块，高效地维护和更新潜在目标集合。

𐟧 天生学习高手的秘密𐟓š 𐟌𑠥ŽŸ本，每个人都有可能成为学习高手。因为我们的大脑构造天生相同，每个人都拥有一台“超级学习机”。 𐟑𖠤𛻤𝕥奺𗥇𚧔Ÿ的婴儿都天生具备学习任何语言的能力。语言是知识的基础，每个婴儿都是潜在的学习天才。 𐟔 婴儿们对一切都充满好奇，勇于尝试，专注力强，不知疲倦，不怕重复。他们完全不在意他人的看法，这不就是“天才”的特质吗？ 𐟌Ÿ 如果一个人能保持终生的好奇心，勇于尝试，专注力强，不知疲倦，忽视他人看法，那么假以时日，他将成为天才。至少是相对的天才，因为大多数人最终都会走向平庸。 𐟧 每个人都是天生超级学习机器，这得益于人类大脑的完善性。大脑从一开始就是一台贝叶斯推理机。 𐟎𔝥𖦖年觐†是通过不断使用新的证据来调整预测模型参数，从而提高预测准确度的过程。小时候用弹弓打鸟就是一个贝叶斯推理的例子。 𐟔„ 我们通过不断试错来调整模型参数，直至成功。然而，为什么大多数天才最终走向平庸呢？ 𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑栤𘀤𘪩‡要原因是来自父母的不当干预。父母不知道学习的真相，不了解试错的重要性，出于保护孩子的心理，无意中封锁了孩子们的贝叶斯推理过程，甚至禁止他们使用试错排除法。 𐟘ᠦœ‰时，家里的孩子只是单纯地尝试各种方法，他们需要多样化的结果来调整模型。然而，“突然的敌意”会让他们感到困惑，甚至怀疑自己的预测模型，最终可能放弃自己的天才之路。 𐟓 以上是学习李笑来老师《学习的真相》的笔记，如有表达不当之处，请见谅。

Python贝叶斯建模与计算全攻略本书是一本全面介绍Python贝叶斯建模与计算的教材，内容丰富，推导过程简洁，代码优雅。本书分为三个主要部分：贝叶斯推断与探索性分析（第1章和第2章）：介绍贝叶斯推断的基本原理和探索性数据分析方法。常见贝叶斯建模（第3~8章）：详细讲解线性模型、样条、时间序列、贝叶斯加性回归树和近似贝叶斯推理等常见模型。贝叶斯工作流与概率编程语言（第9章和第10章）：介绍贝叶斯建模的工作流程和概率编程语言的使用。此外，第11章和词汇表还介绍了本书涉及到的数理统计基础知识、编程常识及专业术语，特别是对熵、KullbackLeibler散度、边际似然和推断方法等进行了详细说明。本书可作为统计学、计算机科学、人工智能等专业本科生和研究生的教材，也可作为知识图谱、贝叶斯深度学习等领域工程师和科学家的参考书。

这本数学书让你爱不释手！ ❤️这本书太棒了！ ❤️可读性太强了！ ❤️数学也能这么有趣！ ❤️比尔盖茨也在读这本书！这些评价竟然是在形容一本数学书！这本书的中文译名叫《魔鬼数学》，但它的英文名直译应该是：如何避免错误的决策，数学思维的力量。这本书教你如何用数学思维在日常生活中做出正确决策，是一本对任何人都有益的通俗数学书。如果你觉得数学很难，不相信自己有可能爱上数学，那么你应该打开这本书，给自己一个爱上数学的可能性。你会发现，带着数学思维看世界，世界会被你拓宽成更广阔的维度。书里通过一个个真实有趣的故事，解释数学如何影响我们的日常生活。每个话题都让人非常好奇。比如这个世界到底会有多少胖子，股市预测的奥秘，为什么我们不能接受自己的平庸，民意到底是否真实存在，等等。作者通过对这些深入我们生活的话题的探讨，展示了背后的线性回归、推理、贝叶斯推理和概率统计等等原理，帮助我们学会用数学思维，在生活中更好地决策。你将学习到数学思维的力量。作者提到，数学的顿悟是很特殊的，在生活其他方面你几乎无法找到这种开了天眼的感觉，一旦你产生了这种顿悟，就会觉得自己触及到了宇宙的本质，这种感觉只可意会不可言传。当然，人们行为的结果是充满了不确定性的，即使掌握了数学思维，也不可能意味着你的决策就100%正确。但是能够戴上一个如此强有力的滤镜去看世界的机会就摆在面前，我们为什么不去尝试呢？可读性太强了！

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