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同時(shí)，華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts已經(jīng)商用，ModelArts是深度學(xué)習(xí)服務(wù)新一代架構(gòu)版本支持更多的高級(jí)特性，不僅僅全部包含深度學(xué)習(xí)服務(wù)的功能，還支持?jǐn)?shù)據(jù)管理、AI市場(chǎng)等諸多新功能，能力比深度學(xué)習(xí)服務(wù)更加強(qiáng)大，請(qǐng)使用ModelArts相關(guān)能力代替深度學(xué)習(xí)服務(wù)。
鑒于許多計(jì)算機(jī)科學(xué)家和軟件工程師在一個(gè)相對(duì)干凈和確定的環(huán)境中工作，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于概率論的大量使用是很令人吃驚的。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)通常必須處理不確定量，有時(shí)也可能需要處理隨機(jī)(非確定性的)量。 不確定性和隨機(jī)性可能來(lái)自多個(gè)方面。
在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，樸素貝葉斯算法憑借其簡(jiǎn)潔高效的特性，在文本分類、垃圾郵件過(guò)濾、情感分析等諸多場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用。而想要深入理解樸素貝葉斯算法，掌握其中先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率的含義及計(jì)算方法是關(guān)鍵。今天，我們就一起深入探討這兩個(gè)重要概念。
學(xué)習(xí)更好的模型上述3種推理模式提供了特定情況、給定證據(jù)下的推理手段，利用概率推理系統(tǒng)，還可以從過(guò)去的情況中學(xué)習(xí)，改善你的一般知識(shí)。在第三種推理模式中，你了解到如何從特定的過(guò)去經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的情況。另一種從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的方法是改善模型本身。
鑒于許多計(jì)算機(jī)科學(xué)家和軟件工程師在一個(gè)相對(duì)干凈和確定的環(huán)境中工作，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于概率論的大量使用是很令人吃驚的?！ ∵@是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)通常必須處理不確定量，有時(shí)也可能需要處理隨機(jī)(非確定性的)量。 不確定性和隨機(jī)性可能來(lái)自多個(gè)方面?！ ?/p>
from fractions import Fraction # # from __future__ import division # def P(event, space): # "在一個(gè)等可能發(fā)生的樣本空間中，事件發(fā)生的概率" # return Fraction
這些因子僅僅是函數(shù)，并不是概率分布。每個(gè)因子的輸出都必須是非負(fù)的，但是并沒(méi)有像概率分布中那樣要求因子的和或者積分為 1。 隨機(jī)變量的聯(lián)合概率和所有這些因子的乘積成比例 (proportional)——意味著因子的值越大則可能性越大。當(dāng)然，不能保證這種乘積的求和為 1。
機(jī)器學(xué)習(xí)狹義上是指代統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，如下圖所示，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)根據(jù)任務(wù)類型可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等。在每類任務(wù)中，又可以將各類模型歸結(jié)為概率模型和非概率模型，以下以監(jiān)督學(xué)習(xí)為例說(shuō)明。
12/21 00:00:00 將深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性正式下線。
先驗(yàn)概率 , 似然概率 與 后驗(yàn)概率 1 .
多種深度學(xué)習(xí)框架：NVIDIA提供了多個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)框架的容器鏡像，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等，可以根據(jù)需求選擇使用。
基于概率是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中最直接的一種, 他能通過(guò)感官分析所處的環(huán)境, 直接輸出下一步要采取的各種動(dòng)作的概率, 然后根據(jù)概率采取行動(dòng), 所以每種動(dòng)作都有可能被選中, 只是可能性不同.
x10|θ)P(θ) 正好比最大似然估計(jì)多了一項(xiàng)P(θ)，即對(duì)應(yīng)先驗(yàn)分布，直觀理解即硬幣可能兩面都是正面，也可能一面重一些，也可能是均勻的，各種情況的（先驗(yàn)）概率不同，各種情況下10次拋硬幣結(jié)果都正面朝上的（條件）概率也不同目前還比較順利，但回到剛才陰天下雨的問(wèn)題，在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中
必須要全都發(fā)生，才計(jì)算概率。 二、概率 1、定義 如果在相同條件下，進(jìn)行了 n 次試驗(yàn)，事件A發(fā)生了$ N_A$ 次，那么$ N_A/n$ 稱為事件A發(fā)生的概率。 2、公理 非負(fù)性：對(duì)于一個(gè)事件A，有概率P(A)屬于[0,1]。
概率論知識(shí)點(diǎn)整理 1.概率基本公式 （1）逆事件的概率 （2）加法公式 （3）減法公式 （4）條件概率 （5）乘法公式 （6）全概率公式 （7）貝葉斯公式 2.獨(dú)立與互斥、包含的關(guān)系 3.常見的分布 （1）0-1分布
如何處理SUSE 12 SP1操作系統(tǒng)自帶的wicked模塊，其概率性將bond端口模式配置不正確，進(jìn)而導(dǎo)致IP鏈路不通的問(wèn)題？ 上述問(wèn)題為wicked模塊已知問(wèn)題，建議用戶升級(jí)使用的wicked模塊版本至0.6.40.28。
本文內(nèi)容大多來(lái)自《深度學(xué)習(xí)》（花書）第三章概率與信息論。
因此所求概率為P=N / M 棍子/繩子問(wèn)題 問(wèn)題：一根棍子折三段能組成三角形的概率？
本文轉(zhuǎn)自 | AI開發(fā)者作為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者，你需要知道概率分布相關(guān)的知識(shí)。這里有一份最常見的基本概率分布教程，大多數(shù)和使用 python 庫(kù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)有關(guān)。概率分布概述共軛意味著它有共軛分布的關(guān)系。
本文提出了一種融合了對(duì)比學(xué)習(xí)和概率表示的自監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法——概率視頻對(duì)比學(xué)習(xí)。我們假設(shè)構(gòu)成視頻的片段在短期內(nèi)有不同的分布，但可以通過(guò)組合在一個(gè)共同的嵌入空間中來(lái)表示復(fù)雜和復(fù)雜的視頻分布。因此，該方法將視頻片段表示為正態(tài)分布，并將它們組合成混合高斯分布來(lái)建模整個(gè)視頻分布。
