动态系统的反馈控制

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。

本文提出了一种在组织病理学图像中自动进行形态学描绘和细胞核分析的新方法。 结合初始分割信息和凹度测量，该方法首先将核簇分割为单个片段，避免了由比例约束的拉普拉斯高斯滤波引入的分割误差。 之后，引入核边界-标记证据计算，以在精细分割过程之后描绘单个对象。 然后，通过具有最小描述长度原理的周期性B样条对获得的证据集进行建模，从而在核结构的复杂性与其荧光信号的覆盖范围之间实现了实用的折衷，以避免拟合结果和拟合结果过拟合。 该算法计算效率高，并且已经在合成数据库以及45个真实的组织病理学图像上进行了测试。 通过将提出的方法与几种最先进的方法进行比较，实验结果表明了我们方法的优越识别性能，并指出了分析核形态内在特征的潜在应用。

Probase +：推断概念分类法中的缺失链接

基于搜索的多项式变质关系推断

贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。 本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。

TheSparksFoundation_Task-4_Decision-Trees 决策树是用于分析数据的图形表示。 决策树以这种方式为我们提供数据，我们可以轻松地读取，理解和分析数据。 决策树算法属于监督学习算法家族。 ...使用决策树的目的是创建一个训练模型，该模型可以通过学习从先前数据（训练数据）推断出的简单决策规则来预测目标变量的类或值

准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF ）的算法来预测用户对视频热度的替代。具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。越稀疏的情况下，这种优势越明显。此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。

贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 Bayesian Methods for Hackers Probabilistic Programming and Bayesian Inference 中文版，结合编程讲贝叶斯方法，非常具有实践价值的一本好书！

从运动模式推断认知健康