贝叶斯

《程序员的数学2：概率统计》沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。　《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。 平冈和幸（作者），　数理工程学博士，对机器学习兴趣浓厚

爱丁堡大学（University of Edinburgh）坐落在苏格兰首府爱丁堡市，是一所创建于1583年的公立研究型大学。爱丁堡大学是苏格兰的第四所也是整个英语圈的第六所大学，在苏格兰排名通常位于第一或第二位，竞争者为同样是古典大学的格拉斯哥大学和圣安德鲁斯大学。它是唯一的同时身为罗素集团、科英布拉集团及欧洲研究型大学联盟成员的苏格兰大学

量子自旋翻转量子位对量子计算和量子信息有重要影响。因此，我们利用Bang-Bang控制方案研究了双能级自旋1/2系统中的量子自旋动力学。在这里，系统是由恒定场B0沿z轴驱动，控制场B(t)沿x轴或y轴驱动

张天蓉老师的新书出版了！ 张老师笔耕不辍，在清华大学出版社已经出版7本科普书，深受读者喜爱。本书一如既往的精彩。 一切都在变化，一切都难以确定，世界可以说是由变量构成，人人都有必要学点概率论，把世界看的更清晰

三种划分边界的算法之二：Naive Bayes 贝叶斯分析是现代统计学的基础。它最广为人知的例子可能要算癌症检测。假设有一种癌症在人群中的发病率大概是1%，现在有一种检测手段，它的准确率是90%，也就是说，如果某人的确患有癌症，检测结果为阳性的概率为90%而且如果某人确实没有患癌症，检测结果为阴性的概率也为90%

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

2017年10月25日下午，数理统计学部教学研讨活动在实验楼312如期开展，本次活动由学部主任朱少平教授主持，数理统计学部全体教师参加。 研讨活动中，孙学英老师针对贝叶斯统计推断，诠释了概率学派与贝叶斯学派的区别，用通俗易懂的方式讲解了贝叶斯统计学知识，在给出贝叶斯公式的基础上，深入浅出地介绍了贝叶斯公式的主要应用领域以及贝叶斯统计推断等内容。结合孙老师的讲解，参会教师围绕先验概率的确定、后验概率的计算等难点问题展开了激烈的讨论，整场活动主题鲜明、内涵丰富，在促进教学改革，提升教学质量，培育学术气氛，增强学部的凝聚力方面发挥了重要的引导作用

本网讯：“当初如果没有郝老师找我谈心，我便不会下定决心参加考研……备考期间，他还为我们联系考研自习室，详细分析报考院校等情况。”前不久，已被江西财经大学应用统计学专业录取为硕士研究生的胡鑫同学说。 今年3月，数学与统计学院2015级的胡鑫、吴聪、刘洋、刘传意、刘音等5位同学被通知前去江西财经大学参加研究生复试

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书. 书中除第1章外 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度 有些并无现成答案 谨供富有进取心的读者启发思考. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

人工智能的发展已经有几十年的过程。但是随着“大数据”的出现，人工智能越来越受到关注。 “在计算机科学领域，人工智能研究将自己定义为”智能代理人工智能和大数据：完美匹配“的研究：任何能够感知其环境并采取行动最大化其成功机会的设备