This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

这是一本不可多得概率论方面的资源，其中概率的方法在研究中十分有用。

一类耦合的拟线性抛物型PDE系统解的概率解释，许晓明，，本文通过引入一类新型的倒向随机微分方程——带随机违约时间的BSDE,得到了如下耦合的拟线性抛物型PDE系统解的概率解释：egin{equation*}

Sabastian Thrun经典机器人教材

英文名：Mit - Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques.pdf， 中文名：概率图模型,概率图论模型 机器学习选用教材

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.

Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques。pdf，英文，高清。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：数值算法从『可计算的量』中近似地计算出『难以处理的量』，或者说，从数据中推断出一个潜在的量。因此计算程序可被视作 learning machine，使用贝叶斯推理来建立更灵活有效的计算算法。概率数值计算正式确立了『机器学习』和『应用数学』之间的联系。本书提供了大量的背景材料（还有数据、工作实例、练习及解答），更适用于AI、CS、统计学、应用数学的研究生。 ◉ 目录： 第一章：数学背景 第二章：整合 第三章：线性代数 第四章：局部优化 第五章：全局优化 第六章：求解常微分方程 第七章：前沿 第八章：习题答案

SALBP-1-模拟退火 该算法是一种概率方法，用于逼近简单装配线平衡问题的全局最优值。 Linux构建 要构建此应用程序，请在父目录中执行make build 。 用法 ./salbp1-sa[OPTIONS]... OPTIONS: -c (SALBP1 maximum time per station. Default: 6) -t (initial temperature. Default: 1) -l (stop condition. Default: 0.000001) -d (cools temperature to (temperature_decay*temperature

布卢姆 该软件包实现了通用用法的布隆过滤器。 它使用FNV和一个简单的技巧来计算所需的k个散列。 特征 初始化Bloom Filter仅需要过滤器的大小和哈希函数的数量。 使用Uint8Array TypedArray来确保最小的内存占用。 使用位操作对我们的位集进行操作意味着更好的性能（需要进行一次测试）。 FNV哈希和简单的线性哈希用作哈希函数。 可以通过将不同的元素类型（数字，字符串）转换为字符串来插入它们。 用法 const BloomFilter = require ( 'bloomf' ) ; const filterSize = 10 ; const kHashes = 3 ; const bl = new BloomFilter ( filterSize , kHashes ) ; bl . insert ( 3 ) ; bl . insert ( "bloblo"