概率數值計算將機器學習和應用數學之間的聯係形式化。數值算法從可計算的量中逼近難以處理的量。他們通過被積函數的計算來估計積分,或者通過向量場的計算來估計微分方程所描述的動力係統的路徑。換句話說,他們從數據中推斷出潛在的數量。這本書表明,它是正式可能認為計算例程作為學習機,並使用貝葉斯推理的概念來構建更靈活,高效,或定製的算法的計算。文本迎合了碩士和博士學生,以及人工智能,計算機科學,統計和應用數學的研究生研究人員。提供了大量的背景材料以及大量的圖形、工作示例和練習(帶解決方案)。

我們的主要目標是研究不確定性在數值計算中的應用和作用,並利用這種不確定性來做出關於計算的最優決策

https://www.probabilistic-numerics.org/

"> 【2022新書】機器學習中的概率數值計算,412頁pdf - 專知VIP

概率數值計算將機器學習和應用數學之間的聯係形式化。數值算法從可計算的量中逼近難以處理的量。他們通過被積函數的計算來估計積分,或者通過向量場的計算來估計微分方程所描述的動力係統的路徑。換句話說,他們從數據中推斷出潛在的數量。這本書表明,它是正式可能認為計算例程作為學習機,並使用貝葉斯推理的概念來構建更靈活,高效,或定製的算法的計算。文本迎合了碩士和博士學生,以及人工智能,計算機科學,統計和應用數學的研究生研究人員。提供了大量的背景材料以及大量的圖形、工作示例和練習(帶解決方案)。

我們的主要目標是研究不確定性在數值計算中的應用和作用,並利用這種不確定性來做出關於計算的最優決策

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“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與統計推斷學聯係尤為密切,也被稱為統計學習理論。算法設計方麵,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習算法。很多推論問題屬於無程序可循難度,所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

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