大数据微课李文哲普惠金融在大数据环境下的贝叶斯推理
主讲人:李文哲,普惠金融首席数据科学家;主题:在大数据环境下的贝叶斯推理时间:4月16日晚8点。...
美国南加州大学机器学习博士,
目前在普惠金融负责公司的人工智能、大数据技术以及创新产品的研发。在美期间,先后就职过亚马逊、高盛、Fiserv等多家公司。
▣ 地点:大数据9期微信直播群
贝叶斯模型(比如LDA, MMSB),作为机器学习的一个重要分支,在学术界和工业界受到越来越多的关注。
它主要的优点在于有效地结合不确定性(uncertainty)并加快模型的选择(model selection)。但由于模型本身的复杂性,大部分时候需要用采样(sampling)或变分推理(variational inference)的方式去学习。
本讲座主要讲述贝叶斯思想以及它的优缺点、并介绍如何克服大数据环境下的模型的学习。
▣ :讲座提纲
1. 统计学两大学派: 频率论 vs 贝叶斯学派
2. 介绍Maximum likelihood ,Maximum a posteriori estimation ,Bayesian estimation,以及它们之间的区别
3. 贝叶斯的核心思想、采样和变分推理简介
4. 贝叶斯模型的缺点
5. 结合随机优化方法和采样技术做大规模贝叶斯模型学习
▣ :部分参考文献
▣ 如何报名:0.长按扫描上方二维码,关注微信公众号【大数据分析挖掘】1. Li, Wenzhe, Sungjin Ahn, and Max Welling. "Scalable MCMC for Mixed Membership Stochastic Blockmodels." arXiv preprint arXiv:1510.04815(2015).
2. Welling, Max, and Yee W. Teh. "Bayesian learning via stochastic gradient Langevin dynamics." Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML-11). 2011.
1.
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5.必须熟读下面讲座规则,违规的直接清出:
▣ :预告
▣ :合作后面还会有很多,不知道怎么预告了。。。
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▣ :往期微课
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