会员服务
2020 年 7 月 11 日
【MLSS2020】最新《贝叶斯推断》教程，125页ppt与视频，DeepMind Shakir Mohamed博士
专知会员服务
专知会员服务
专知，提供专业可信的知识分发服务，让认知协作更快更好！

机器学习暑期学校(MLSS)系列开始于2002年，致力于传播统计机器学习和推理的现代方法。今年因新冠疫情在线举行，从6月28号到7月10号讲述了众多机器学习主题。本文推荐来自DeepMind Shakir Mohamed博士讲述《贝叶斯推断》，125页ppt系统性讲述了贝叶斯推断基础知识和最新进展，非常干货。

地址： http://mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介绍：

Shakir Mohamed，统计机器学习和人工智能的研究科学家。

https://shakirm.com/?section=1

贝叶斯推断

成为VIP会员查看完整内容
【百度 提取码: ufb8】Bayesian Learning，125页ppt 【百度提取码: m7yk】Bayesian Learning，视频
118

相关内容

【MLSS2020】最新《深度学习基础》视频讲解，42页ppt
【MLSS2020】最新《深度学习基础》视频讲解，42页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年8月5日
【MLSS2020】最新《深度强化学习》教程，165页ppt与视频，Mila Doina Precup
【MLSS2020】最新《深度强化学习》教程，165页ppt与视频，Mila Doina Precup
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年7月10日
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程，附104页PPT及视频
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程，附104页PPT及视频
专知会员服务
130+阅读 · 2020年7月10日
【MLSS2020】最新《元学习》教程，牛津大学Yee Whye Teh教授，165页ppt
【MLSS2020】最新《元学习》教程，牛津大学Yee Whye Teh教授，165页ppt
专知会员服务
133+阅读 · 2020年7月8日
【MLSS2020】流数据贝叶斯预测，米兰Sonia Petrone教授，80页ppt
【MLSS2020】流数据贝叶斯预测，米兰Sonia Petrone教授，80页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年7月5日
【MLSS2020】大规模机器学习优化，195页ppt，法国Francis Bach研究员
【MLSS2020】大规模机器学习优化，195页ppt，法国Francis Bach研究员
专知会员服务
70+阅读 · 2020年7月4日
【MLSS2020硬核课】机器学习「因果性」，德国Bernhard Schölkopf教授，177页ppt
【MLSS2020硬核课】机器学习「因果性」，德国Bernhard Schölkopf教授，177页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年7月2日
【硬核课】统计学习理论，321页ppt
【硬核课】统计学习理论，321页ppt
专知会员服务
138+阅读 · 2020年6月30日
深度强化学习策略梯度教程，53页ppt
深度强化学习策略梯度教程，53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【ICML2020-Tutorial】无标签表示学习，222页ppt，DeepMind
【ICML2020-Tutorial】无标签表示学习，222页ppt，DeepMind
专知
30+阅读 · 2020年7月14日
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
专知
16+阅读 · 2020年7月10日
牛津大学YARIN GAL《贝叶斯深度学习》入门教程，336页ppt
牛津大学YARIN GAL《贝叶斯深度学习》入门教程，336页ppt
专知
11+阅读 · 2019年9月1日
下载 | 193页无监督深度学习PPT教程
下载 | 193页无监督深度学习PPT教程
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年12月5日
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2018年11月29日
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
新智元
24+阅读 · 2018年9月21日
【干货】最新GAN教程，153PPT附代码
【干货】最新GAN教程，153PPT附代码
GAN生成式对抗网络
12+阅读 · 2018年9月18日
机器学习数学基础【附PPT下载】
机器学习数学基础【附PPT下载】
专知
45+阅读 · 2018年9月17日
ECCV2018教程146页《对抗机器学习》PPT教程（附PPT下载）
ECCV2018教程146页《对抗机器学习》PPT教程（附PPT下载）
专知
20+阅读 · 2018年9月7日
【ICCV2017 Tutorial】何恺明博士最佳论文Mask R-CNN Tutorial 报告（附下载）
【ICCV2017 Tutorial】何恺明博士最佳论文Mask R-CNN Tutorial 报告（附下载）
专知
14+阅读 · 2017年10月27日
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
A Modern Introduction to Online Learning
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月23日
Text Classification Algorithms: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods
A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods
Arxiv
19+阅读 · 2018年9月25日
GEP-PG: Decoupling Exploration and Exploitation in Deep Reinforcement Learning Algorithms
GEP-PG: Decoupling Exploration and Exploitation in Deep Reinforcement Learning Algorithms
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月17日
Multiagent Soft Q-Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月16日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
【MLSS2020】最新《深度学习基础》视频讲解，42页ppt
【MLSS2020】最新《深度学习基础》视频讲解，42页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年8月5日
【MLSS2020】最新《深度强化学习》教程，165页ppt与视频，Mila Doina Precup
【MLSS2020】最新《深度强化学习》教程，165页ppt与视频，Mila Doina Precup
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年7月10日
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程，附104页PPT及视频
Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程，附104页PPT及视频
专知会员服务
130+阅读 · 2020年7月10日
【MLSS2020】最新《元学习》教程，牛津大学Yee Whye Teh教授，165页ppt
【MLSS2020】最新《元学习》教程，牛津大学Yee Whye Teh教授，165页ppt
专知会员服务
133+阅读 · 2020年7月8日
【MLSS2020】流数据贝叶斯预测，米兰Sonia Petrone教授，80页ppt
【MLSS2020】流数据贝叶斯预测，米兰Sonia Petrone教授，80页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年7月5日
【MLSS2020】大规模机器学习优化，195页ppt，法国Francis Bach研究员
【MLSS2020】大规模机器学习优化，195页ppt，法国Francis Bach研究员
专知会员服务
70+阅读 · 2020年7月4日
【MLSS2020硬核课】机器学习「因果性」，德国Bernhard Schölkopf教授，177页ppt
【MLSS2020硬核课】机器学习「因果性」，德国Bernhard Schölkopf教授，177页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年7月2日
【硬核课】统计学习理论，321页ppt
【硬核课】统计学习理论，321页ppt
专知会员服务
138+阅读 · 2020年6月30日
深度强化学习策略梯度教程，53页ppt
深度强化学习策略梯度教程，53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
热门VIP内容
相关资讯
【ICML2020-Tutorial】无标签表示学习，222页ppt，DeepMind
【ICML2020-Tutorial】无标签表示学习，222页ppt，DeepMind
专知
30+阅读 · 2020年7月14日
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程，帝国理工学院Michael Bronstein教授，166页ppt
专知
16+阅读 · 2020年7月10日
牛津大学YARIN GAL《贝叶斯深度学习》入门教程，336页ppt
牛津大学YARIN GAL《贝叶斯深度学习》入门教程，336页ppt
专知
11+阅读 · 2019年9月1日
下载 | 193页无监督深度学习PPT教程
下载 | 193页无监督深度学习PPT教程
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年12月5日
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2018年11月29日
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
246 页《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载
新智元
24+阅读 · 2018年9月21日
【干货】最新GAN教程，153PPT附代码
【干货】最新GAN教程，153PPT附代码
GAN生成式对抗网络
12+阅读 · 2018年9月18日
机器学习数学基础【附PPT下载】
机器学习数学基础【附PPT下载】
专知
45+阅读 · 2018年9月17日
ECCV2018教程146页《对抗机器学习》PPT教程（附PPT下载）
ECCV2018教程146页《对抗机器学习》PPT教程（附PPT下载）
专知
20+阅读 · 2018年9月7日
【ICCV2017 Tutorial】何恺明博士最佳论文Mask R-CNN Tutorial 报告（附下载）
【ICCV2017 Tutorial】何恺明博士最佳论文Mask R-CNN Tutorial 报告（附下载）
专知
14+阅读 · 2017年10月27日
相关论文
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
A Modern Introduction to Online Learning
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月23日
Text Classification Algorithms: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods
A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods
Arxiv
19+阅读 · 2018年9月25日
GEP-PG: Decoupling Exploration and Exploitation in Deep Reinforcement Learning Algorithms
GEP-PG: Decoupling Exploration and Exploitation in Deep Reinforcement Learning Algorithms
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月17日
Multiagent Soft Q-Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月16日
微信扫码咨询专知VIP会员
Top