Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。
它支持以下方式的建模：
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定向图模型
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神经网络（通过 Keras 和 TensorFlow Slim 等库）
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条件特定的无向模型
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贝叶斯非参数和概率程序
它支持以下方式的推理:
变分推理（Variational inference）
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黑箱变分推理
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随机变分推理
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包容 KL 散度（Inclusive KL divergence）：\text{KL}(p\|q)KL(p∥q)
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最大后验估计
蒙特卡洛（Monte Carlo）
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哈密尔顿蒙特卡罗（Hamiltonian Monte Carlo）
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随机梯度 Langevin 动态
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Metropolis-Hastings
推理的组成
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期望最大化（Expectation-Maximization）
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伪边界和 ABC 方法（Pseudo-marginal and ABC methods）
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消息传递算法（Message passing algorithms）
它支持以下的模型评估和推理:
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基于点的评估（Point-based evaluations）
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后验预测检查（Posterior predictive checks）
Edward 构建于 TensorFlow 之上。它支持诸如计算图、分布式训练、CPU/GPU 集成、自动微分等功能，也可以用 TensorBoard 可视化。
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前言 今天早上看了关于youtube上Cspiration Edward关于如何快速刷题的攻略，时长比较长，大概一个小时，但内容是干货满满的，这篇文章主要总结下这个视频中的几个关键点。 快速刷题 Edward主要说了下如果自己刷题应该注意的要点。自己刷题主要分为三遍： 第一遍 第一次刷题注重基础。 按照类型刷题。按照分类顺序表刷前400道。 第一遍直接看答案。比如sliding window，
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2021年icpc沈阳赛 E题 Edward Gaming, the Champion 这题的内容简单说就是“edgnb”，题目前面就是讲的比赛的背景那些，最后几句才是这题的关键。 输入一个字符串，统计“edgnb”出现的次数。 由于字符串的长度不大，直接遍历比较、统计。 注意： 1、注意数组下标 2、在使用str.size() – 4时，当这句代码直接在for循环中使用，会导致数组小标超出界限。
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时间：2014 作者：Edward，牛津的 发表于：acl tutorial 原文件： http://pan.baidu.com/s/1c0GiUHU 概要： 总结NLP中的向量表示（vsm），将新近的deep learning纳入到这个表示体系（思路）当中。概要性的ppt。当前难点在于如何从词的表示扩展到短语、语句的表示，对现阶段工作有比较好的总结。 1. 分布式表示方法 1.1 symbol
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NU/Linux 初學之旅李果正 Edward G.J. Lee 目 錄 0.1 前言 0.2 強烈建議手頭上要有一、二本基礎書籍！！！ 0.3 行前準備 0.4 GNU/Linux 的 distribution(發行套件，簡稱 distro) 的問題 0.5 Mouse vs. Keyboard 0.6 建議先學的幾個指令及架構(開始蹲一點點馬步吧！:) 0.7 GNU/Linux 上有沒有
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AI是计算机如何处理符号(符号形式)，从键盘上的一类英文字母到更基本的，0和1的字符串，这些字母被编码。这些符号的含义并不是计算机所知道的。(banq注：形式与内容区别，人工智能更注重形式，而人类更注重内容，这两者结合起来才智慧，否则都很愚蠢)。 AI可以对计算机进行编程以检测扫描文本中“背叛”一词的实例，但它缺乏背叛的概念。因此，如果计算机扫描一个不使用“背叛”这个词的关于背叛的故事，它将无法检
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考完试了，也是时候补上退役帖了。 考虑了一阵要怎么写，鉴于本文的目的主要是希望给后来的校队成员或者想参加这个竞赛的同学一个借鉴，最后还是决定用Q&A的形式。 打ACM/ICPC有什么好处 我觉得确切而言应该问把时间花在这上面有什么好处。 提升算法设计/coding能力。而这直接面向IT公司的招聘 获奖无论在哪里都是加分点。 结交这个领域很优秀的人。这条有多重要，自己感受一下吧。 如果只是抱着划划水
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终于写完概率论部分的内容。写一个总结，同时算是导读。这两天花了些时间，对原文进行修订。自己预期的目标，是将概率论的理论和编程结合起来。这里选择的编程工具是Python和一些第三方的包。我看过一些概率的书籍。有一些在数学上处理得好，但太偏重于纯粹数学；概率和编程结合的书，又过“实用”，没有把概率论的数学本质讲清楚。理论是最好的实用。为什么不能把简洁优美的数学理论和同样美妙的编程合在一起呢？有了这个疑
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在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。我们可以考虑生活中常见的一个估计： 三个公司开发一块地。A占地20%，B占地30%，C占地50%。三个公司规划的绿地占比不同：A土地中40%规划为绿地，B土地中的30%规划为绿地，C土地中的10%规划为绿地。我想选择绿
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概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。因此，概率论在数学的精密架构下，显得有些异
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面试时如果被问了一个概率题，那就要小心了，面试官可能要刷人了！ 面试概率题的特点： 题面不复杂 短时间可以解答 会者不难 RoadMap 概率论基础 TODO 常见面试题 古典概型 在一个有限的集合 S 中随机抽取一个元素，求该元素属于子集 T 的概率； 概率 p = 子集 T 中元素的数量 / 集合 S 中元素的数量 示例： 一枚均匀的骰子掷到 1 的概率： S = {1,2,3
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本文向大家介绍深入理解JavaScript编程中的原型概念，包括了深入理解JavaScript编程中的原型概念的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 JavaScript 的原型对象总是让人纠结。即使是经验丰富的JavaScript专家甚至其作者，经常对这一概念给出很有限的解释。我相信问题来自于我们对原型最早的认识。原型总是与new, constructor 以及令人困惑的prototype属
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春招没投百度，不知道为什么约面 自我介绍 实习，项目 实习的工作内容和产出 软硬件测试的最大区别 一次完整的http请求 页面打不开的原因，如何排查 什么是索引 索引建立的原则有哪些 知道哪些测试方法 SQL手撕，找出各部门中年龄最大的员工 知道哪些Linux命令，如何查看内存使用情况 地图打车测试用例 手撕 1-10无序数组，有一个元素被置为-1，返回该元素的值和下标，然后针对代码写用例，执行用