变分推断（Variational Inference, VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法（Markov Chain Monte Carlo, MCMC），VI 具有更好的收敛性和可扩展性。。。

数十年来，因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。在这项调查中，我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架，一个众所周知的因果推理框架。

基于SIFT特征与贝叶斯推断实现的图像配准算法设计

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Mastering ’Metrics The Path from Cause to Effect

XNLI 是由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建的自然语言推断数据集，包括 15 种语言的数据。我们用其中的中文数据来评估模型的语言理解能力。

使用步态分析进行帕金森氏病检测 对帕金森氏病（PD）患者和对照对象的步态分析已进行分析，以显示PD患者和对照对象的差异。 使用Phisonet的Gaitpdb数据库提供的数据（已在对象的每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力（VGRF）），已使用7个统计函数执行了数据压缩，以获得数据的代表性图像。 统计函数（最小值，最大值，均值，中位数，标准差，偏度和峰度）已用于将超过300万个元组压缩为310个元组。 最后，各种机器学习技术已应用于转换后的数据集，以执行帕金森氏病的检测。 使用Logistic回归，决策树，随机森林，SVM（线性内核），SVM（RBF内核），SVM（多核）和k最近邻居进

本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献，并细致分析了不同方法的基本架构，希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。 提取模块化结构（Learning modular structures） 反事实推理（Counterfactual） 平衡因果表示学习 收录了此文补充引用的文章 图灵奖得主Judea Pearl：机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 最后，本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章

统计推断 卡塞拉 Casella 机械工业出版社 答案

《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》的完整源代码， 作者：Cameron Davidson-Pilon 翻译：辛愿 钟黎 欧阳婷