图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型，Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度，所以其在对文本和图像数据建模有着广泛的应用。本文总结Sum-Product Networks这一新的深度概率模型的研究进展，先介绍了固定结构的Sum-Product Networks的参数学习方法，再介绍了根据不同的输入数据而进行的结构和参数学习方法。并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks，最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。

ROSS随机过程经典教程，例子很多，跟他的另外一本stochastic process是同一个系列，这本更加详实一点，建议参照着看

全网最好最新的应用随机过程资源。中文为高清扫描版、英文为文字版。

模式识别-贝叶斯估计—手写数字概率模型参数估计与识别代码，附带测试集和训练集，带有详细注释及各部分具体流程分类和说明。有利于读者弄懂原理和具体流程

随机过程及其应用 陆大金 随机过程导论 劳勒 随机过程导论 Gregory F.Lawler 随机过程讲稿 孙应飞 应用随机过程概率模型导论 SHELDON M.ROSS著.zip 随机过程大合集

将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分 布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算 复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..

SASchampion2017 描述 基于航空公司的数据，构建了进行损失预警的模型，包括损失概率模型和客户画像。 矿业 以数据预处理（DataPreprocessing）后的58,954条航空客户数据为例，通过数据挖掘中的分类和聚类技术分别进行客户损失预测和价值细分。 首先，进行了客户损失预测（ClassPrediction） 。 决策树，随机森林和梯度提升树相继用于训练和评估以及分类性能指标的比较。 在采矿过程中，花费了很长时间进行参数调整。 结果表明，基于Boosting算法的分类器具有更好的性能和更低的错误率。 在变量的使用方面，三个变量-从最后一次飞行到观察窗口结束的时间，第二年的总机票价格和最大飞行间隔-对预测的更大贡献。客户流失。 然后，基于混合数据类型（ClusterPreprocessing）对非损失和损失客户组进行k-medoids聚类（Cluster） 。 结果表

应用随机过程 概率模型导论 第九版 答案 作者是：sheldon 经典书籍，不管你是经济学还是数学、计算机都要学习。

去噪扩散概率模型 乔纳森·何（Jonathan Ho），阿杰伊·贾恩（Ajay Jain），彼得阿比尔 论文： : 网址： ： 实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5，以及CPU实例的以下依赖关系（请参阅requirements.txt ）： pip3 install fire pip3 install scipy pip3 install pillow pip3 install tensorflow-probability==0.8 pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0 pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0 培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本

作者: [美] Sheldon M. Ross 出版社: 人民邮电出版社 副标题: 概率模型导论（第11版） 译者: 龚光鲁 出版年: 2016-4 页数: 652 定价: 99.00元 装帧: 平装 丛书: 图灵数学·统计学丛书 ISBN: 9787115404305