118页概率思维教程——基础、技巧与算法

【导读】今日为大家整理了Deep Mind研究人员Shakir Mohamed的概率思维教程，总结了概率方法中基础、技巧和算法应用。

摘要：

概率学习方法的任务，是使用语言和概率工具，描述复杂系统或真实世界中的数据。几乎所有的机器学习都能从概率的角度来思考，将概率思维作为算法的基础。虽然，这不是唯一的观点，但正是通过此类观点，我们才能把机器学习 中的各个门类整合到一起，无论是随即优化、控制理论、运筹学、计量经济学、信息论、统计物理学或统计生物学等领域。即使仅从这个角度考虑，对于概率思维也是很有必要掌握的。

• 第一部分：机器学习基础研究的哲学，建立对模型推理算法范例的理解，并探索机器学习的基本领域--深度学习、强化学习等；

• 第二部分：技巧，将着眼于6个单独的概率问题和利用这些技巧提升我们思维的灵活性；

• 第三部分：算法将着眼于如何将基础和技巧整合起来，协同开发机器学习算法，并特别关注了深度生成模型。

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附PPT全文：

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