y********e
发帖数: 8315 | 1 在一个月黑风高的夜晚，伸手不见五指。只见某个小山坡，某处，黑压压地
挤着一群人。他们心里那么骚动，表情却无比严肃，他们一言不发。
月亮升起来了，一束雪白的光线刷地照亮了小山坡的顶端，原来是inference，
原来是inference。人们似乎有些失望，因为他们期待已久的叶子并未出现。但是
人们马上又振作起来了，因为Inference也是LOVE版第三把交椅，不可等闲视之的。
Inference宽大的黑色披风被风吹得鼓起来，眼睛深邃地看着遥远的远方。他
似乎看到了每一个等待的人，又似乎谁也看不到。
一秒钟过去了，沉寂。
十秒钟过去了，沉寂。
六十秒钟过去了，Inference终于微微地欠了一下身，人群开始骚动起来。
在零点零一秒之后，你知道会发生什么吗？
Inference忽然高兴地拿出他的小魔棒，刷地一挥，月亮被抖掉了，星星也洒
了一地。
天哪！人群终于欢呼起来，原来那洒落一地的，不是星星，而是Inference发
的大包子啊！！！！ |
|
j**********3
发帖数: 305 | 2 Hi Everyone,
I have a question regarding credit scoring reject inference.
For instance, there is a credit card portfolio with 20% booked and 80%
rejects in model development dataset. And we used one of the reject
inference methods to assign 1 and 0 to reject population. Since we had a
huge reject population and average credit quality is a lot worse comparing
to booked population. There will be a lot of inferred bads in it. So in the
final modeling dataset. Will you include all rejects? If so, in... 阅读全帖 |
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w****r
发帖数: 11 | 3 Credit risk modeling 里的reject inference 好像工业界用的还挺多的，但我实在没
看出来理论上这种方法为什么可行，因为inference的基础还是要依赖用accepted
accounts建立的模型，这和reject inference 不信赖前面的模型不是自相矛盾吗？有
经验的说说 |
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C****0
发帖数: 53 | 4 好问题，setting改一下就可以了，但还是Bayesian Inference 基本思想
A=孙维和朱令有矛盾且孙维不是犯人
B=所有的证据以及数据
P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)
P(B)就是对证据是真实性的概率,完全可以量化(可以通过对于每个证据/数据单独量化
，最后估算joint probability)
P(A) 可以从 "类似性格有矛盾且仇杀的案件" 全国案件 取样来估算
P(B|A) 是一种belief, 可以以问卷的形式来从大众中调查：也就是说读了整个案件的
所有证据之后，如果孙维和朱令有矛盾，且孙维不是杀人犯，那么这些证据存在的概率
有多大？
这个Bayesian inference的 目的就是 尽量减小个人主观（P(B|A)）对于估计的影响(
通过P(B)和P(A))。 |
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l********s
发帖数: 430 | 5 causal inference in rooted in randomized experiment~~ since you can not have
an counterfactual universe, you have use causal inference.
it is a missing data problem, since when a person is randomized to a
treatment arm, s/he misses the information on the control arm. |
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a**j
发帖数: 60 | 6 Casella Berge statistical inference
Question # 5.2
Suppose X1, X2… are jointly continuous and independent, each distributed
with marginal pdf f(x) where each Xirepresent annual rainful at a given
location.
(a) Find the distribution of the number of years until the first year’s
rainful, X1, is exceeded for the first time
(b) Show that the mean number of years until X1 is exceeded for the first
time is infinite
question 4.36
不容易输入，我可以email pdf 版的Casella Berge statistical inference 给你
100包子
今... 阅读全帖 |
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l***n
发帖数: 475 | 7 斑竹真好啊，我一点都不记得Inference的不好了。。。赫赫 |
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t**k
发帖数: 260 | 8 search "grammar induction" or "grammar inference"
A lot has been done on regular grammar induction. |
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K****n
发帖数: 5970 | 9 implement了一个bayesian logistic regression
可以用variantional inference或者laplace近似解，还有mc sampling也行
还有啥么没有？ |
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l*******m
发帖数: 1096 | 10 【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: lightroom (吃一条鱼，思考一个问题，法号三丰), 信区: Programming
标 题: nvda开源inference accelerator
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Sep 26 23:27:44 2017, 美东)
http://nvdla.org/ |
|
s*******t
发帖数: 2896 | 11 有点意思。不过还是不甚了了。
如果是experiment，那还inference什么呀？treatment有没有effect明显呀。
如果是observational study，单从数据，怎么可能知道哪个是causation呢？比如两个
covariate colinear的情况。
那位高人能解释一下？ |
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H****5
发帖数: 272 | 12 佩服我在家孵小鸡^_^
你手真快，谢谢！ 能告诉我怎样发包子吗？我好像有些包子的：）
看了几页书，正头昏脑晕呢，打着还在孵小鸡的借口，床上躺着去了：）
对了，你还有Statistical Inference这本书的电子版吗？ 我从本站下载了，可是打印
出来字太小了，看着好头痛啊，也许是
看不懂的原因^_^
里糊涂，qualify低空飞过…… |
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l******k
发帖数: 2 | 14 Anyone knows where I can find ebook download for 'The elements of
statistical learning:data mining,inference,and prediction.'2nd edition by
Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009)?
Thanks! |
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H****5
发帖数: 272 | 15 Why I can't find the post that PharmD发的电子书 Statistical Inference,
whoever has the link,please help! Thanks
a lot!!! |
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h***i
发帖数: 3844 | 16 statistical inference不是mathematical statistics。
前面那个就是个introduction |
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I*******e
发帖数: 1879 | 17 申请人：Inference
俱乐部名称：Einstein（爱因斯坦研究）
爱因斯坦作为二十世纪最伟大的科学家，是现代物理学的开创者和奠基人。关于爱因斯
坦在科学，哲学以及对战争和社会道德领域的贡献这里不遨述。只说说个人对未来俱乐
部的想法。
第一，给大家小范围内提供一个对爱因斯坦的生平，思想和学术感兴趣的讨论空间，为
这位世纪伟人在未名空间提供一方乐土。同时也可以讨论其他科学家以及和爱因斯坦相
关的学者，家人，朋友的生平，见解，争论等话题。
第二，本俱乐部不适合公版大规模的灌水讨论性质，还是希望一些真正感兴趣的严肃ID
参与
第三，本人是爱因斯坦的狂热崇拜者，从初中开始，高中，大学，留学，唯一留在身边
的就是当年中学老师赠送的爱因斯坦画像。大学时，读过爱因斯坦文集三卷本，传记和
科普文章更是无数。尽管现在未必象青年时代那样狂热，但还是希望重温对老科学家的
敬仰。记得当年去Princeton的第一件事就是拜访高等科学院，特意找到老爱当年的办
公室，静静的闭上双眼来感受这位智者的心灵。
目前还没有类似的版面，只有物理版相关，但哪里基本讨论的是范围很广的物理问题，
而不是针对爱因斯坦本人的深 |
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m*******e
发帖数: 1280 | 18 support
actually I just started to read the new book Einstein His Life and Universe
by Walter Isaacson since the weekend.
申请人：Inference
俱乐部名称：Einstein（爱因斯坦研究）
爱因斯坦作为二十世纪最伟大的科学家，是现代物理学的开创者和奠基人。关于爱因斯
坦在科学，哲学以及对战争和社会道德领域的贡献这里不遨述。只说说个人对未来俱乐
部的想法。
第一，给大家小范围内提供一个对爱因斯坦的生平，思想和学术感兴趣的讨论空间，为
这位世纪伟人在未名空间提供一方乐土。同时也可以讨论其他科学家以及和爱因斯坦相
关的学者，家人，朋友的生平，见解，争论等话题。
第二，本俱乐部不适合公版大规模的灌水讨论性质，还是希望一些真正感兴趣的严肃ID
参与
第三，本人是爱因斯坦的狂热崇拜者，从初中开始，高中，大学，留学，唯一留在身边
的就是当年中学老师赠送的爱因斯坦画像。大学时，读过爱因斯坦文集三卷本，传记和
科普文章更是无数。尽管现在未必象青年时代那样狂热，但还是希望重温对 |
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j*******g
发帖数: 331 | 19 请问大牛 有啥实际产品用bayesian inference的例子吗 |
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l******n
发帖数: 9344 | 20 题目是decision making的inference，需要根据给定的条件判断给出信息的可信度。有
点像GRE的逻辑题，但是思维过程不一样。
题目如下：
Statement:
Studies have shown that there is relatively much more heart
disease among people living in the north of England than
people living in the south of England. There is little if any
difference, however, in rate of heart disease between
northerners and southerners who have the same level of
income. The average income of southerners in England is
considerably higher than the average income of northerners.
Propose... 阅读全帖 |
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f**********g
发帖数: 2252 | 21 Avalon Reports Increase in Indicated Resources in the Nechalacho Rare Earth
Elements Deposit, NWT
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EmailPrint..Companies:Avalon Rare Metals, Inc. OrdinaAvalon Rare Metals Inc.
Related Quotes
Symbol Price Change
AVL 5.79 0.00
Press Release Source: Avalon Rare Metals Inc. On Thursday January 27, 2011,
4:37 pm EST
TORONTO, ONTARIO--(Marketwire - 01/27/11) - Avalon Rare Metals Inc. (TSX:AVL
- News)(AMEX:AVL - News) ("Avalon" or the "Company") is pleased to provide
an update on developme... 阅读全帖 |
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I*******e
发帖数: 1879 | 22 101 * Inference Feb 7 Dos 1.0
102 * Inference Feb 7 DOS 3.0
103 * Inference Feb 7 DOS 3.11
104 * Inference Feb 7 DOS 5.0
105 * Inference Feb 7 DOS 6.0
106 * Inference Feb 7 DOS 6.22
107 * Inference Feb 7 Windows 3.0
108 * Inference Feb 7 windows 3.1
109 * Inference Feb 7 windows 3.2
110 * Inference Feb 7 windows NT 3.1
111 * Inference Feb 7 windows NT 3.11
112 * Inference Feb 7 windows NT server 4.0
113 * Inference Feb 7 windows NT workstation 4.0
114 * Inference Feb |
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I*******e
发帖数: 1879 | 23 101 * Inference Feb 7 Dos 1.0
102 * Inference Feb 7 DOS 3.0
103 * Inference Feb 7 DOS 3.11
104 * Inference Feb 7 DOS 5.0
105 * Inference Feb 7 DOS 6.0
106 * Inference Feb 7 DOS 6.22
107 * Inference Feb 7 Windows 3.0
108 * Inference Feb 7 windows 3.1
109 * Inference Feb 7 windows 3.2
110 * Inference Feb 7 windows NT 3.1
111 * Inference Feb 7 windows NT 3.11
112 * Inference Feb 7 windows NT server 4.0
113 * Inference Feb 7 windows NT workstation 4.0
114 * Inference Feb |
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f**********g
发帖数: 2252 | 24 Avalon Reports Increase in Indicated Resources in the Nechalacho Rare Earth
Elements Deposit, NWT
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- News)(AMEX:AVL - News) ("Avalon" or the "Company") is pleased to provide
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z**********g
发帖数: 16 | 25 bout “Repulsive particle” hypothesis
Zhuang Yilong
Shanghai Institute of Science and Technology Managemen
Jiading 201800
“Repulsive particle” hypothesis is a new theory of material
action. Contrary to Newton law of universal gravitation, which explains why
an apple on the three falls to the ground, it can be called law of universal
repulsion which explains why an apple grows on the tree. It regards a plank
quantum as a material particle, which is a epulsive particle”
counter... 阅读全帖 |
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z**********g
发帖数: 16 | 26 Repulsion Particle Hypothesis
: Zhuang Yilong
Shanghai Institute of Science & Technology Management
Jiading District of Shanghai, 201800, China
Abstract: The theory of “ Repulsion Particle Hypothesis” is a new theory
of matter interactions. In contrast to Newtons universal gravitation that
the apple drops from the tree, this hypothesis can be called the universal
repulsion theory tha... 阅读全帖 |
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b***i
发帖数: 10018 | 27 貌似这位美女也是有目的的...
http://www.vegsource.
com/news/2010/07/china-study-author-colin-campbell-slaps-down-critic-den
ise-minger.html
Reply to Denise Minger
by Dr. T. Colin Campbell, PhD, author The China Study
Ms. Denise Minger has published a critique of our book, The China Study,
as follows.
The China Study: Fact or Fallacy? by Denise Minger - article found at:
http://bit.ly/9s5pn8
It is both interesting and gratifying that there has been such a huge
response, both on her blog and on those of others... 阅读全帖 |
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j*******7
发帖数: 6300 | 28 Why We Know Our Universe, And Everything In It, Had A Beginning (Free Bible
Insert)
My career as a Cold Case Detective was built on being evidentially certain
about the suspects I brought to trial. There are times when my certainty was
established and confirmed by the cumulative and diverse nature of the
evidence. Let me give you an example. It’s great when a witness sees the
crime and identifies the suspect, but it’s even better if we have DNA
evidence placing the suspect at the scene. If the b... 阅读全帖 |
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s******9
发帖数: 283 | 29 NCBI protein database一般都有标注吧。
FEATURES Location/Qualifiers
source 1..503
/organism="Homo sapiens"
/db_xref="taxon:9606"
gene 1..503
/gene="TGFBR1"
/gene_synonym="ALK5"
/gene_synonym="SKR4"
Protein 1..503
/gene="TGFBR1"
/gene_synonym="ALK5"
/gene_synonym="SKR4"
... 阅读全帖 |
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T*********e
发帖数: 39815 | 30 恭喜小桃
29988 * Inference Jun 27 ● 接着灌
29989 * Inference Jun 27 ● 都跑那里去了？
29990 Inference Jun 27 ● 白菜
29991 * grassland Jun 27 Re: 我看今天就把这事办了吧
29992 Inference Jun 27 ● 小草
29993 Inference Jun 27 ● 媳妇
29994 * grassland Jun 27 Re: 我看今天就把这事办了吧
29995 * Inference Jun 27 Re: 我看今天就把这事办了吧
29996 * grassland Jun 27 Re: 我看今天就把这事办了吧
29997 * grassland Jun 27 Re: 点名
29998 * Inference Jun 27 Re: 我看今天就把这事办了吧
29999 m Inference Jun 27. ● 300 |
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k****u
发帖数: 1686 | 31 声明
1.此资料中内容是六爻占卜术的最基础的知识；
2.我能整理此资料，并不代表我的技术高，这只是个人机缘的关系。
3.资料中的内容、观点与论坛无关。
整理此资料的目的
1.为了让不懂六爻占卜的朋友对其有所了解；
2.给想学习六爻占卜的易友一个入门的基础资料；
3.为了大家相互交流与个人卦技的提高。
资料内容简述如下：
第一部分 为占卜术基础内容，此中内容为所有占卜方法都使用的基础知识；
第二部分 为六爻占卜术的基础内容，其为六爻占卜方法专用的基础知识。
第三部分 为六爻占卜中一些常见的基础问题的个人浅见。
学习方法：
学习占卜不是一天两天的事儿，我们以六爻为例，你学会了起卦的方法，这并不代
表你就会解卦了，有的人学习了十几年，几十年也没有看到门，可是有的人学了几个月
甚至几天就可以分析简单的卦了，有的人不服气，有的人不明白，其实这其中除了个人
的机缘与命运不同以外，还有个学习方法的问题。（以下内容为一家之言，仅供参考）
1、学习六爻占卜术，首先要有一个稳定的心态，因为时下派系繁多，又都有各自
的一套技法，而我们这些新人也没有办法去分析那一家对那一家错，所以我建议... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 32 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
前面说明：
需要的童鞋请到我的签名档的博客查找！谢谢！发E-mail太累了！
觉得有价值的话可以顶一下，以便更多的人看到！谢谢！
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
本合集包含内容（总有你想要的吧？！呵呵）：
A Basic Course in Probability Theory
A Course In Probability Theory.djvu
A First Course in Statistics for Signal Analysis
A Handbook of Statistical Analyses Using R
A Handbook of Statistical Analyses using SPSS
An Introduction to Probability and Random Processes
An Introduction to Probability and Statistical Inference
An Introduction to Probability Th... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 33 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
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C*****5
发帖数: 8812 | 35 就是顺着yjhsjtu几天前转帖的好文
https://www.mitbbs.com/article_t/Stock/37054147.html
看了一些相关文章，快速总结一下：
AI 应用四大场景，DataCenter (Training & Inference), AutonomousVehicle(
inference)， Mobile (inference), Embedded/Edge(各种智能产品比如音响，
inference)
1）Nvidia AI应用的场景最要的市场还是在DataCenter 和 Autonomous Vehicle
2）在DataCenter这块，以后主流也是异构计算，通用GPU，专用芯片，FPGA百花齐放
3）Autonomous Vehicle要求安全，可靠性非常高，周期长。谁能先在汽车制造商和零
件制造商跑马圈上地谁的机会就大。
3) 手机端Nvidia机会不大。各大手机厂商都有自己的inference解决方案。比如华为，
苹果已经有产品。Android有Android NN定义了软件的接口。
4) Embedded/Edge Nvidia开源... 阅读全帖 |
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p*****g
发帖数: 604 | 37 这是个cause和infer的问题吧。
比如冰激凌卖多了，我们可以infer出天气变热的可能性多了，天气热了又会导致游泳的
人变多
所以当游泳逆水的人变多，我们考察救生员是不是玩忽职守的时候，
我们可以看冰激凌是不是卖多了，如果卖多了，我们可以infer出天气变热，游泳的人多
，而游泳人多会导致逆水的人多
所以当游泳逆水的人变多的时候，
冰激凌卖多会infer出救生员玩忽职守的可能变小，
这样的关系不是causal的，但的确有着很密切的联系。
还有，倒垃圾可以infer出gpa高，而不是cause |
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s********b
发帖数: 3 | 38
回应：
一、注意“长老”不是“老年人”可能是年轻人或中年人。请长老抹油祷告是很正常的
，任何相信圣经的教会都会有人相信并实践的。
二、我不清楚怎样解释‘“圣经”“新约”明确要求女人在教会要“闭口不言”’。
我不知道这个教导是不是绝对的，或“明确”。
例如，哥林多前书十一章，
4 凡男人祷告或是讲道（讲道或作说预言下同），若蒙着头，就羞辱自己的头。 5 凡
女人祷告或是讲道，若不蒙着头，就羞辱自己的头。因为这就如同剃了头发一样。 6
女人若不蒙着头，就该剪了头发。女人若以剪发剃发为羞愧，就该蒙着头。
这些经文意为，女人可以讲道（先知预言）只有蒙头（要不就剪头发）就可以了。与哥
林多前书十四章34-35节的教导有异。我没时间具体查原文希腊文怎么写的。
在网上找到一篇有关文章。（比较长）
http://www.ntrf.org/articles/article_detail.php?PRKey=16
Correctly Interpreting 1 Corinthians 14:33b-35 (Part 1＆Part 2)
by Steve Atkerson
If you ever wis... 阅读全帖 |
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L*****e
发帖数: 8347 | 39 Type inference和dynamic type不是一回事，正确使用是节省脑力（对编译器的影响更
是近似于0）。
首先，使用type inference不算“不清楚表明type”，它的type在initialize的
statement的时候确定了。所谓的“根据上下文思考推断类型”只是看右边赋值的type
。你使用type reference的时候不一样要看右边赋值的type？
在右边赋值type套有多层namespace的时候，使用type inference可以节省脑力担心两
边type不match并使code简洁。两边type不match时造成编译错误也就罢了，如果右边
type正好继承左边type，就悄悄地把非有意的type convert bug带进来了。
另外，在refactor的时候type inference也有一定好处，比如说你有一段code：int
maxNum = getMaxNum（）；本来getMaxNum（）是return int，但是某一天refactor，
getMaxNum return long 或者 double了，你还要回去改maxNum的... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 40 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
前面说明：
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★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
详细介绍
1. Advanced Calculus with Applications in Statistics
2.A History of Probability and Statistics and Their Applications before 1750
3.Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming
4.Probability and Statistical Inference
5.Continuous Univariate Distributions, Vol. 1
6.Continuous Univariate Distributions, Vol. 2
7.The Theory of Measures and Integratio... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 41 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
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详细介绍
1. Advanced Calculus with Applications in Statistics
2.A History of Probability and Statistics and Their Applications before 1750
3.Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming
4.Probability and Statistical Inference
5.Continuous Univariate Distributions, Vol. 1
6.Continuous Univariate Distributions, Vol. 2
7.The Theory of Measures and Integratio... 阅读全帖 |
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y****d
发帖数: 432 | 42 ****************************************************************************
1）这些资料我以前也分享过，但是因为一些原因我的google博客被关闭了，我就不能
维护下载链接了。现在重新整理出来，免费分享给需要的人。
2）这些资料整理在www.svipbook.com不用担心，都是免费下载的。
3）如果大家需要在人大经济论坛下载任何文件，可以跟帖，我在有时间的情况下给你
下载下来然后传到你能下载的网盘比如dropbox or mediafire
4）如果您认为对您有帮助，请转载这个帖子。谢谢
****************************************************************************
★【1】牛人整理的统计学资料
list
1. AdvancedCalculus with Applications in Statistics
2.A History of Probability and Statistics and Their Applications... 阅读全帖 |
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w****2
发帖数: 6 | 43 问题有些模糊的地方比如什么是合法，怎么推理（A N C）& （C NE D） ＝》 （A ？D
）对这个特殊问题合法性和推理规则也不难定义。
Given d = {N, NE, E, SE, S, SW, W, NW}.
- (d1, d2) is consistent if d1 \cap d2 != \empty
- (A d1 B) (B d2 C) => (A d1 \cap d2 B)
- (A d1 B) => (B d2 A) where d2 is the substitute d1 with S<->N and W<->E
Let D be a n X n matrix (it can be considered a graph) where D(i,j) is a set
of directions from i to j, given or inferred. Then run the inference until
no more changes. During inference, whenever a new direction is inferred fo... 阅读全帖 |
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j*x
发帖数: 931 | 45 我不是这方面的专家，既然你质疑润涛阎或者我的用词，我就查了一下：
Circumstantial evidence is evidence in which an inference is required to
connect it to a conclusion of fact, like a fingerprint at the scene of a
crime. By contrast, direct evidence supports the truth of an assertion
directly—i.e., without need for any additional evidence or the intervening
inference.
On its own, it is the nature of circumstantial evidence for more than one
explanation to still be possible. Inference from one piece of circumstantial
evidence may ... 阅读全帖 |
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n****1
发帖数: 1136 | 46 大家都知道脚本语言的开发效率通常高过C/Java这些只能编译运行的语言， 原因包括
1. 不用输入类型， 节省时间。
2. Interactive shell, 能够即刻知道错误, 不用等到编译时再去看那整屏的错误信息
。 而且debug方便.
3. 语法简洁， 没有太多括号。
这些haskell都有. 虽然是强类型， 当haskell的type inference几乎可以自动获取所
以类型。 所以在快速开发时可以不用做type signature. Signature更多是起到注释的
作用。
scala也有interactive shell, 但type inference要弱一些， 只能做local inference
, 没有global inference. 所以还是省不了类型。
clojure括号一大堆, 用interactive shell反而没有用编辑器顺手(shell里面 数括号
就把人数晕了). |
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l**********1
发帖数: 5204 | 47 生物统计的入门教材之一 哈 of course english version:
http://www.roma1.infn.it/~dagos/rpp/
Introduction
Uncertainty and probability
Rules of probability
Probability of simple propositions
Probability of complete classes
Probability rules for uncertain variables
Bayesian inference for simple problems
Background information
Bayes' theorem
Inference for simple hypotheses
Inferring numerical values of physics quantities -- General ideas and basic
examples
Bayesian inference on uncertain variables and posterior ... 阅读全帖 |
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w******e
发帖数: 142 | 48 水木上看见的推荐列表，小多，呵呵。
入门：
Pattern Recognition And Machine Learning
Christopher M. Bishop
Machine Learning : A Probabilistic Perspective
Kevin P. Murphy
The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Predictio
n
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
Information Theory, Inference and Learning Algorithms
David J. C. MacKay
All of Statistics : A Concise Course in Statistical Inference
Larry Wasserman
优化：
Convex Optimization
Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe
Numerical Opti... 阅读全帖 |
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f**d
发帖数: 768 | 49 这是一本计算神经科学的优秀著作，全文拷贝这里（图和公式缺），有兴趣的同学可以
阅读
如需要，我可以分享PDF文件（－－仅供个人学习，无商业用途）
From Computer to Brain
William W. Lytton
From Computer to Brain
Foundations of Computational Neuroscience
Springer
William W. Lytton, M.D.
Associate Professor, State University of New York, Downstato, Brooklyn, NY
Visiting Associate Professor, University of Wisconsin, Madison
Visiting Associate Professor, Polytechnic University, Brooklyn, NY
Staff Neurologist., Kings County Hospital, Brooklyn, NY
In From Computer to Brain: ... 阅读全帖 |
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