### 模式理论：从表示到推理 #### 标题解析 - **Pattern Theory: From Representation to Inference**：此书名明确指出本书的主题是模式理论，并且关注于模式从表示（representation）到推理（inference）的过程。这表明书中不仅会介绍模式的基本表示方法，还会深入探讨如何从这些表示中进行有效的推理。 #### 描述解析 - **Brown University教授著作，模式识别理论**：这段描述指出了作者的身份——布朗大学的教授，并简述了本书的核心内容为模式识别理论。这说明书中将涵盖一系列与模式识别相关的理论知识和技术。 #### 标签解析 - **Pattern Theory machine learning recognition**：这些标签揭示了本书的主要研究领域。其中，“Pattern Theory”强调了主题；“machine learning”表明书中可能包含机器学习的相关知识；“recognition”则暗示了书中将涉及识别技术的应用。 #### 部分内容解析 - **PATTERN THEORY: FROM REPRESENTATION TO INFERENCE**：这部分内容进一步确认了书名，并由两位作者共同撰写。 - **Ulf Grenander and Michael I. Miller**：介绍了本书的两位作者，他们分别是模式理论领域的专家。 - **1. Introduction**：简介部分通常概述了全书的结构和目的。 - **1.1 Organization**：组织结构章节可能会详细说明各章的安排及它们之间的逻辑关系。 - **2. The Bayes Paradigm, Estimation and Information Measures**：这一章介绍了贝叶斯范式、估计以及信息度量等核心概念。这些是模式识别理论的重要组成部分，尤其是在现代机器学习中的应用极为广泛。 - **2.1 Bayes Posterior Distribution**：贝叶斯后验分布是贝叶斯统计学的基础，它通过结合先验知识和观测数据来更新模型参数的概率分布。 - **2.1.1 Minimum Risk Estimation**：最小风险估计是一种决策理论中的方法，旨在选择一个估计量以使预期损失最小化。 - **2.1.2 Information Measures**：信息度量是评估不同概率分布之间相似性或差异性的数学工具，例如熵、KL散度等。 - **2.2 Mathematical Preliminaries**：数学预备知识章节可能会介绍概率论、随机变量等基本概念，为后续章节提供必要的数学基础。 - **2.2.1 Probability Spaces, Random Variables, Distributions**：概率空间、随机变量及其分布是理解统计推断和机器学习算法的基石。 ### 核心知识点概览 1. **模式表示（Representation）**：模式表示涉及如何有效地用数学形式描述和捕捉现实世界中的模式。这包括特征提取、特征选择、维度降低等技术。 2. **贝叶斯方法（Bayesian Approach）**：贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一种统计学方法，它可以处理不确定性并利用先验知识进行推断。 3. **最小风险估计（Minimum Risk Estimation）**：这是一种决策理论中的技术，用于在给定损失函数的情况下找到最优的决策规则。 4. **信息度量（Information Measures）**：如熵、KL散度等，用于量化两个概率分布之间的差异或相似性。 5. **模式识别算法**：本书可能会详细介绍多种模式识别算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。 6. **数学预备知识**：概率论、统计学、线性代数等基础知识对于理解和实现模式识别算法至关重要。 通过上述分析可以看出，《Pattern Theory: From Representation to Inference》这本书不仅涵盖了模式理论的基础知识，还深入探讨了如何运用这些理论进行实际问题的解决。对于希望深入了解模式识别领域的研究人员和工程师来说，本书提供了宝贵的资源。

该书为Matheus Facure所著《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》，姑且翻译为《使用Python进行因果推断：科技产业应用》 详情请查看系列读书笔记《使用Python进行因果推断：科技产业应用》啃书(http://t.csdnimg.cn/o0dpV)

机器学习的信息理论基础。 我移除了里面添加的链接等信息，可以直接打印成很干净的书。

jetson-inference完成的源码，直接使用代码下拉，没有办法下载完全，编译不过，这个是完全的源码 nvidia公司出品，配合jetson nano自带的GPU加速，非常适合低成本的AI入门学习（图像分类，物体识别，语义分割、姿态检测等）。

关于计算机视觉的电子书，最新版本，经典著作，适合工学理学等领域

基于python inference 、ResNet实现的图像分类

The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. This can leave the user with a so-what feeling about Bayesian inference. In fact, this was the author's own prior opinion.

RECCON：识别对话中的情感原因 该存储库包含论文“的数据集和模型的pytorch实现。 任务概述 给定一个用情感E标记的话语U，任务是从对话历史记录H中提取因果跨度S（包括话语U），该因果跨度S足以表示情感E的原因。 数据集 原始带注释的数据集可以在data/original_annotation文件夹中的json文件中找到。 可以在data/subtask1/和data/subtask2/文件夹中找到带有因果提取和因果情感任务的负面示例的数据集。 资料格式 DailyDialog和IEMOCAP的注释和对话可从 。json获得。 JSON文件中的每个实例都分配了一个标识符（例如“ tr_10180”），该标识符是一个列表，其中包含针对每种话语的以下各项的字典： 钥匙 价值 turn 话语指数从1.开始 speaker 目标话语的说话者。 utterance 话语文字。

中科院机器学习课程的推荐教材，中文名统计学完全教程

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and