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摘要： 主页： https://www.startupschool.org/?course=1 带有中文字幕的视频（前八个）： https://search.bilibili.com/all?keyword=2017+YC+%E5%88%9B%E4%B8%9A%E8%AF%BE 笔记： 1：为何创业5：如何 阅读全文

摘要： 六、变量消除 原文：Variable elimination 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或 MRF），我们有兴趣使用它来回答有用的问题，例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地 阅读全文

摘要： 欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键 快捷 阅读全文

摘要： 1 - Allen Blue, Reid Hoffman, John Lily and Chris Yeh2 - Sam Altman, YC3 - Michael Dearing4 - Ann Miura-Ko5 - Allen Blue, Reid Hoffman, John Lily and 阅读全文

摘要： 四、贝叶斯网络 原文：Bayesian networks 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们从表示的话题开始：我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模？ 建立一个好的模型并不容易：我们在介绍中看到，垃圾邮件分类的朴素模型需要我们指定一些参数，这些参数对于 阅读全文

摘要： 三、实际应用 原文：Real-world applications 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用，这些只是他们许多实际应用的一些例子。 图像的概率模型 考虑图像（像素矩阵）上的分布P(x)，将 阅读全文

摘要： 二、概率复习 原文：Probability review 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们在这里复习概率的概念，所有复习材料都来自 CS229 概率讲义。 1. 概率的基本元素 为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素， 样本空间Ω：随机实验所有结果的集合 阅读全文

摘要： 一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 概率图模型是机器学习的一个分支，它研究如何使用概率分布来描述世界，并对其进行有用的预测。 了解概率模型有多个理由。 首先，它是一个迷人的科学领域，有着美丽的理论，以惊人的方式将两种截然不同 阅读全文

摘要： 机器学习（英文）：很坑，课程安排不合理。应该把5/6的时间用于讲各种模型，1/6的时间用于展示，否则根本学不到啥东西。容量方面差太多了，svm，决策树，gmm 根本就没讲到。 数据挖掘：大作业不能用python很恶心。缺少工程方面的讲解。其他还好。 人工智能：过度拘泥于课本，讲了一些曾经有用但现在被 阅读全文

摘要： 来源：https://it-ebooks.flygon.net/mooc/ 这里是我推荐的一些优秀公开课。 编程 哈佛 CS50MIT 6.00.1x 视频中文版教材 UCB CS61a 主页中文版教材 数据结构·算法 斯坦福 CS106bUCB CS61b普林斯顿 Algs4MIT 6.006Ga 阅读全文