之前介绍了14种文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机；4种集成学习算法：随机森林、AdaBoost、lightGBM和xgBoost；2种深度学习算法：前馈神经网络和LSTM。 各篇链接如下：
本文主要介绍两篇用AutoML来做异常检测的文章，《PyODDS: An End-to-end Outlier Detection System with Automated Machine Learning》、《AutoOD: Automated Outlier Detection via Curiosity-guided Search and Self-imitation Learning》，第一篇关于模型和超参搜索，第二篇是神经网络结构搜索。
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。
悉尼科大徐亦达教授近日在GitHub更新了他2019年以来的机器学习新材料，超过1000页的讲义，总共涵盖 32 个主题。
机器学习这么火，BAT等一线互联网大厂当然是最大的需求方，想要成为 BAT 的机器学习工程师吗，快来看看这些面试题吧。
导读： 从训练到用不同的参数做实验，设计神经网络的过程是劳力密集型的，非常具有挑战性，而且常常很麻烦。但是想象一下，如果能够将这个过程实现自动化呢？将这种想象转变为现实，就是本指南的核心内容。 我们将探索一系列的研究论文，这些论文试图解决具有挑战性的自动化神经网络设计任务。在本指南中，我们假设读者尝试过使用 Keras 或 TensorFlow 等框架从头开始设计神经网络。
【新智元导读】Andreas Stuhlmüller 目前在斯坦福 Noah Goodman 教授 Computation & Cognition lab 当博士后。参加本届 NIPS 后，从最火的对生生成网络（GAN）到深度强化学习，再到 Chatbot 以及会场花絮，Stuhlmüller 写下了他感受最深的 50 件事情，新智元在取得授权后对他发表在 Medium 的文章做了翻译。原文中相关术语及要点都有超链接，欢迎访问他的原文了解更多。 原文地址：https://blog.ought.com/nip
本文是问题 “那些深度学习《面试》你可能需要知道的” 的回答，答案均以英文版Deep Learning页标标记。 1. 列举常见的一些范数及其应用场景，如 L0，L1，L2，L∞，Frobenius 范数 答：p39-p40 ；还有 p230-p236 有 regularization 的应用 2. 简单介绍一下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。 答：p55 3. 概率密度的万能近似器 答：p67：3.10 上面那一段 4. 简单介绍一下 sigmoid，relu，so
让我们先来看一个简短的童话故事… 从前，有一个魔法师，他使用一种无人再使用的编程语言，在一种无人再使用的框架下训练模型。一天，一位老人找到他，让他为一个神秘的数据集训练一个模型。 这位魔法师孜孜不倦，尝试了数千种不同的方式训练这个模型，但很不幸，都没有成功。于是，他走进了他的魔法图书馆寻找解决办法。突然，他发现了一本关于一种神奇法术的书。这种法术可以把他送到一个隐藏的空间，在那里，他无所不知，他可以尝试每一种可能的模型，能完成每一种优化技术。他毫不犹豫地施展了这个法术，被送到了那个神秘的空间。自那以后，他明白了如何才能得到更好的模型，并采用了那种做法。在回来之前，他无法抗拒将所有这些力量带走的诱惑，所以他把这个空间的所有智慧都赐予了一块名为「Auto」的石头，这才踏上了返程的旅途。 从前，有个拥有「Auto」魔石的魔法师。传说，谁掌握了这块魔法石的力量，谁就能训练出任何想要的模型。
早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的，我也只去了一部分，这里先按时间顺序写自己的一些收获，之后会从另外的角度做一个总结。 如果觉得我的整理对你有帮助，欢迎sta
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成；
Zoubin Ghahramani 是英国皇家学会会士，剑桥大学信息工程系教授，Uber 首席科学家，英国国家数据科学研究所图灵研究所剑桥主任。Zoubin Ghahramani 教授曾工作或学习于宾夕法尼亚大学、MIT、多伦多大学、伦敦大学学院盖茨比组、卡耐基梅隆大学。他的研究聚焦于机器学习/人工智能概率方法，在这些主题上已经发表了超过 250 篇论文。他曾是 Geometric Intelligence（被 Uber 收购，成为了 Uber AI Labs）的联合创始人，指导众多人工智能与机器学习公司。2015 年，因其对机器学习的贡献，被选为英国皇家学会会士。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类技术，具有实现简单、易于理解、且在多种应用场景中表现优秀的特点。本节旨在介绍贝叶斯定理的基本历史和重要性，以及朴素贝叶斯分类器的应用场景。
paper：Optimality of short-term synaptic plasticity in modelling certain dynamic environments
导 读 深度学习只能使用实数吗？本文简要介绍了近期一些将复数应用于深度学习的若干研究，并指出使用复数可以实现更鲁棒的层间梯度信息传播、更高的记忆容量、更准确的遗忘行为、大幅降低的网络规模，以及 GAN 训练中更好的稳定性。 深度学习只能使用实数，大家不觉得奇怪吗？或许，深度学习使用复数才是更加奇怪的事情吧（注意：复数是有虚部的）。一个有价值的论点是：大脑在计算的时候不太可能使用复数。当然你也可以提出这样的论点：大脑也不用矩阵运算或者链式法则微分啊。此外，人工神经网络（ANN）具有实际神经元的模型。长期以来
近来，大规模神经网络彻底改变了生成式模型，使模型具有前所未有的捕捉许多变量之间复杂关系的能力，例如建立高分辨率图像中所有像素的联合模型。
作为一名新晋菜鸟面试官，最近替部门面了3、40个人(大多来自国内top5学校，包括校招社招)，小小总结下我的相人之术，希望能帮上大家
机器之心整理 演讲者：朱军 5 月 27-28 日，机器之心在北京 898 创新空间顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为大会做了开幕式致辞。大会第一天，「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任 Yinyin Liu、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly M
自2014年巴西世界杯开幕式上，一名截瘫青年借助一副“机械战甲”外骨骼装置，用脑电波控制自己的“脚”踢出了第一球以来，脑机接口技术开始走入大众的视野。
选自PwC 作者：Alan Morrison、Anand Rao 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗？四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Nul、路雪 深度学习只能使用实数吗？本文简要介绍了近期一些将复数应用于深度学习的若干研究，并指出使用复数可以实现更鲁棒的层间梯度信息传播、更高的记忆容量、更准确的遗忘行为、大幅降低的网络规模，以及 GAN 训练中更好的稳定性。 曼德布洛特复数集合：https://en.wikipedia.org/wiki/Mandelbrot_set 深度学习只能使用实数，大家不觉得奇怪吗？或许，深度学习使用复数才是更加奇怪的事情吧（注意：复数是有虚部的）。一个有价
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识，包括入门基础、进阶和高阶知识。首先，介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次，介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后，阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
01 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务，通常分为分割，配准，可视化几个子任务。这里贴一张广义的图像分割的图： 存在的困难： 不同目标区域亮度一致，区分度小， 不同目标
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅
【导语】用深度学习预测股票价格不是一个新话题，随着技术的不断发展，大家一直在不断尝试新技术。这次教程中，作者设计了一个强强联合型模型来预测股票价格，为什么这么形容？作者设计了一个 GAN 模型，其生成网络为 LSTM 模型用来预测时间序列数据、CNN 模型作判别网络，用 BERT 模型作为情绪分析模型。带有高斯过程的贝叶斯优化和深度强化学习方法来获得 GAN 的超参数。为什么创建这样的组合？AI科技大本营都将在下面的内容中为大家进行一一解答。
选自GitHub 作者：Nadbor Drozd 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用于文本的最牛神经网络架构是什么？数据科学家 Nadbor 在多个文本分类数据集上对大量神经网络架构和 SVM + NB 进行了测试，并展示了测试结果。 去年，我写了一篇关于使用词嵌入如 word2vec 或 GloVe 进行文本分类的文章（http://nadbordrozd.github.io/blog/2016/05/20/text-classification-with-word2vec/）。在我的基准测试中，嵌入的
本文通过一系列机器学习信息图示，很好地将机器学习的发展历史、关键方法以及未来会如何影响社会生活展现了出来。基础概念部分包括机器学习各大学派错综关系的梳理；应用部分则描述了机器学习在社会中作用。文中的信息图非常专业，是值得珍藏的材料。我们在此基础上进行了解说。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
人工智能、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。 人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？ RapidMiner用下图解释了人
【新智元导读】普华永道最近推出了一系列机器学习信息图示，很好地将机器学习的发展历史、关键方法以及未来会如何影响社会生活展现了出来。基础概念部分包括机器学习各大学派错综关系的梳理；应用部分则描述了机器学习在社会中作用。作为专业的咨询机构，普华永道绘制的信息图非常专业，是值得珍藏的材料。新智元在此基础上进行了解说。 AI 如何能成为商业的主流？这需要不同研究方法的结合，以及大量人类的智慧。 我们正处在 AI 取得突破性进展的时代：更为复杂的神经网络伴着有效的语音识别训练数据将亚马逊的 Echo 和谷歌的 Hom
时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式
从今天开始，UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程继续更新！
徐亦达老师和他的团队精选了70篇论文，其中包括了非参贝叶斯算法的研究和应用，行列式点过程，3D计算机视觉，带约束下几何优化，非负矩阵分解，视频跟踪，GAN的文字到图像产生等课题 。
今天给大家介绍的是Chemical Science上的文章 " Constrained Bayesian optimization for automatic chemical design using variational autoencoders"。
专栏《NLP》第一阶段正式完结了。在本专栏中，我们从NLP中常用的机器学习算法开始，介绍了NLP中常用的算法和模型；从朴素贝叶斯讲到XLnet，特征抽取器从RNN讲到transformerXL。这篇文章我们就一起回顾一下这些文章。
在上一篇文章中，我们使用深度强化学习创建了一个可以赚钱的比特币自动交易智能体。虽然这个智能体能够做到自动交易比特币获得收益，但它的收益率并没有让人眼前一亮，今天我们会大幅度改进这个比特币交易智能体，从而提高它的收益率。
华为诺亚开源了一个贝叶斯优化的库，该库包含三个部分：河伯、T-LBO、CompBO。
今天给大家介绍的是来自普林斯顿大学计算机科学教授Ryan P. Adams课题组及美国新生代比较知名的有机化学家Abigail G. Doyle课题组联合发表在Nature上的文章。在本文中，作者对贝叶斯优化在合成化学中用于反应优化进行了研究。实验表明，在日常实验室实践中，贝叶斯优化方法在筛选反应条件中可以做出更优质的决策，从而促进更有效的化学合成。
几十年来，人工智能研究者的各个「部落」一直以来都在彼此争夺主导权。现在是这些部落联合起来的时候了吗？他们也可能不得不这样做，因为合作和算法融合是实现真正通用人工智能（AGI）的唯一方式。这里给出了机器学习方法的演化之路以及未来的可能模样。
来源：机器之心、深度学习爱好者 本文约3100字，建议阅读6分钟 本文为你介绍机器学习的基本概念、原理和常见算法。 [ 导读 ] 四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，我们对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。 一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
本文旨在介绍当前被大家广为所知的超参自动优化方法，像网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband，并附有相关的样例代码供大家学习。
来源：机器之心本文约3300字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。 一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机器学习和人工智能的关系 机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。 3. 机器
机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。
1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。
图 1：一些目前提出的 Dropout方法，以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。
我自从2015年担任算法组leader，作为面试官面试了不少同学。前前后后面试了超过200名同学，其中有不少入职的同学后来发展都不错，也坚定了自己对于选人标准的自信心。
事实上，人们常说，每个问题的答案都是贝叶斯模型比较。 这个观念有其深刻的道理。 从某种意义上说，任何问题——可以用相互竞争的假设来提出——只能通过诉诸这些假设的证据来回答。 换句话说，任何问题的答案都归结为假设或模型证据的比较，隐含在贝叶斯因子的使用中，或日志证据的差异
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法。
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