历时7年完成,大获称赞的几率数值算计旧书在线可看

蒂宾根大学的 Philipp Hennig 教授及其合著者编写了一本名为《Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning》的旧书,适合初级研究者进修使用。

几率数值算计(probabilistic numerical computation)形式化了呆板进修和使用数学之间的联系。数值算法以算计出的数值相似难以处理的数值,例如通过对被积函数的评价来约莫积分、根据矢量场的评价来约莫由微分方程描述的动力系统的路径,从数据中推断出一个潜在的数值。用几率度量量化数据不确定性有什么好处?首先,完整的几率分布是比单一相似(点约莫)更丰富的输出。其次,几率分布允许将数值问题的预期结构更精确地编码到求解器中。

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蒂宾根大学教授、马克斯 · 普朗克智能系统研究所的研究员的 Philipp Hennig 教授及其合著者最近发表了一本名为《Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning》的旧书,免费电子版在线可看。这本书表明我们可以将算计例程(routine)视为进修呆板,并使用贝叶斯推理的概念来构建更灵活、高效,可定制的算计算法。

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pdf 地址:https://www.probabilistic-numerics.org/textbooks/该书的作者之一、牛津大学呆板进修教授 Michael A. Osborne 在推特上表示三位作者自 2015 年起历时 7 年才完成这本书。这本书提供了广泛的靠山材料和丰富的样例,适合硕士生和博士生,以及人工智能、算计机科学、统计学和使用数学领域的初级研究人员。

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人工智能和数据科学领域的研究者与从业者纷纷转发称赞这本旧书,包含谷歌大脑科学家、爱丁堡大学讲师、斯坦福大学博士生等。下面我们来看一下这本书的大致内容,全书主要分为 8 个部门。第一部门引见几率数论的靠山常识 ,包含高斯分布、回归分析、随机微分方程等。第二部门主要引见了几种正交要领,包含贝叶斯正交等。第三部门重点引见了线性代数的靠山常识和几率线性求解器,并归纳总结了多种经典求解器要领。第四和第五部门主要引见了优化的要领及其使用案例。第六部门讲解了求解常微分方程(ODE)的要领。第七部门以问答的形式回答了几率数论的使用方向和意义。最后第八部门提供了书中案例习题的具体解决要领,供读者参考练习。

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