简介: PGMRL: PGMRL就是把RL问题建模成一个概率图模型,如下图所示: 然后通过variational inference的方法进行学习: PGMRL给RL问题的表示给了一个范例,对解决很多RL新问题提供了一种思路和工具. Bayesian RL: 主要是对RL的reward function, transation function引入uncertainty, 引入prior和更新posterior来建模,从而更好地进行探索. 思考:为什么PGMRL推导过程中没有Beyesian R…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

Abstract Bayesian networks are a powerful probabilistic representation, and their use for classification has received considerable attention. However, they tend to perform poorly when learned in the standard way. This is attributable to a mismatch be…

3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regularized linear regressi…

二分法的算法中,我们看到一些代码里取中间值: MID=l+(r-l)/2; 为什么是这个呢?不就是(l+r)/2吗?为什么要多此一举呢? 其实还是有不一样的,看看他们的区别吧: l,r是指针的时候只能用 l+(r-l)/2 当l=-200,r=-99时(l+r)/2=-149l+(r-l)/2 =-150 (l+r)/2可能溢出,l+(r-l)/2 而不会 注意:如果/2写成>>1的话,要括号!!!MID=l+((r-l)>>1);不然就错了,>>的优先级别比较低.…

注: 本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statistical data analysis in Python – frequentist and Bayesian methods]的简单翻译和整理,这部分内容主要将对统计学习中的频率论方法和贝叶斯统计方法进行介绍. 本文将介绍如何洞察现实世界的数据,以及如何在存在不确定性的情况下做出明智的决定. 统计数据分析…

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于…

Why are very few schools involved in deep learning research? Why are they still hooked on to Bayesian methods? First, this question assumes that every university should have a "deep learning" person.  Deep learning is mostly used in vision (and…

听同事讲 Bayesian statistics: Part 2 - Bayesian inference 摘要:每天坐地铁上班是一件很辛苦的事,需要早起不说,如果早上开会又赶上地铁晚点,更是让人火烧眉毛.在城市里工作的人,很多是需要搭乘地铁上下班的,也包括同事M. 有一次M早上来得比较晚,进办公室以后就开始抱怨地铁又晚点了,而且同一周不只发生了一次.我说,作为 statistician,你就不能 predict 一下地铁会不会晚点吗?她说,"This is a very tricky prob…

一起啃PRML - 1.2.3 Bayesian probabilities 贝叶斯概率 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 这一节简单讲了最大似然. 回顾贝叶斯公式,我们可以把p(D)用积分的形式表示: 至于最大似然,我在这一章里其实并没有了解什么,那我摘一些大牛的博客吧. 这一篇我觉得至少我懂了. 最大似然法是要解决这样一个问题:给定一组数据和一个参数待定的模型,如何确定模型的参数,使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据…