關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因 ...
上二年級的大兒子一直在喝無乳糖牛奶,最近讓他嘗試喝正常牛奶,看看反應如何。三天過后,兒子說,好像沒反應,我可不可以說我不對乳糖敏感了。 我說,呃,這個問題不簡單啊。你知道嗎,這在統計學上叫推斷。 兒子很好學,居然叫我解釋什么叫推斷。 好吧,那我就來賣弄一下。 老早之前,聽機器學習的一個podcast,是總結前一年機器學習領域發生什么事情,最后一段P主說: 我們已經總結了這一年,那我們來預測 pr ...
2020-08-21 15:16 0 883 推薦指數:
關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因 ...
變分 對於普通的函數f(x),我們可以認為f是一個關於x的一個實數算子,其作用是將實數x映射到實數f(x)。那么類比這種模式,假設存在函數算子F,它是關於f(x)的函數算子,可以將f(x)映射成實數F ...
(學習這部分內容大約需要花費1.1小時) 摘要 在我們感興趣的大多數概率模型中, 計算后驗邊際或准確計算歸一化常數都是很困難的. 變分推斷(variational inference)是一個近似計算這兩者的框架. 變分推斷把推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可 ...
推斷(Inference),就是深度學習把從訓練中學習到的能力應用到工作中去。 精心調整權值之后的神經網絡基本上就是個笨重、巨大的數據庫。為了充分利用訓練的結果,完成現實社會的任務,我們需要的是一個能夠保留學習到的能力,還能迅速應用到前所未見的數據上的,響應迅速 ...
~~變分貝葉斯推斷(Variational Bayesian Inference) 變分貝葉斯方法主要處理復雜的統計模型,貝葉斯推斷中參數可以分為 可觀變量 和 不可觀變量,這其中不可觀部分進一步分為 隱含參數 和 隱含變量。 變分貝葉斯的核心任務是尋找一個 概率分布$Q\left( {x ...
Keywords:Dynamic networks · Temporal networks · Link prediction 1 介紹 下圖表示時變網絡的三種常見表示,它們有助於捕獲網絡的動態 快照:網絡被表示為一系列靜態網絡,每一步一個。 接觸序列:如果交互持續時間可以忽略不計 ...
gnn for link prediction(gnn4lp) 項目地址:https://github.com/jiangnanboy/gnn4lp 利用圖神經網絡進行鏈接預測(link prediction)。 Guide Intro Model Dataset ...