原文：如何创造可信任的机器学习模型？先要理解不确定性
深度 | Nature论文详解概率机器学习：从不确定性表征到自动建模（附论文）
刘真合    阅2497    转17
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
dinghxoebpinvw    阅1049    转8
AlphaGo Zero用它来调参？【高斯过程】到底有何过人之处？
万皇之皇    阅99    转3
贝叶斯神经网络(系列)：第二篇 | 雷锋网
梧桐音远    阅134    转2
机器学习中的概率模型：贝叶斯网络和概率图模型综述
科技分享小助手    阅6
批归一化到底做了什么？DeepMind研究者进行了拆解
汉无为    阅6
生成扩散模型漫谈：“硬刚”扩散ODE
520jefferson    阅421
了解扩散磁共振成像——下
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概率图模型（Probabilistic Graphical Mo
taotao_2016    阅16    转2
数据科学中的非数学特征工程技术
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机器学习基础
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工业互联网、工业物联网、工业大数据、工业4.0到底有什么区别？
东西二王    阅1365    转24
河北省年降雨量空间分布数据
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互联网改变传统制造业在于降低不确定性
许永硕    阅84    转4
深度学习中你需要知道的信息论
非线性co7vtwr8    阅94    转3
带你去看香农的信息论“牛”在哪？
无悔大哥chen    阅85    转3
所有深度学习都是建立在统计模型之上的
邸彦强    阅307    转3
华南理工大学 陈丽丹，张尧等：电动汽车充放电负荷预测研究综述
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Cement Concrete Res. ：混凝土耐久性分析的智能数据库设计-在港珠澳大桥的应用
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贝叶斯神经网络
吴敬锐    阅434    转2
大白话解释模型产生过拟合的原因！
mikeywangtao    阅94    转2
今天聊聊分布偏移与分布外泛化
SkyWalkeri    阅34
数据科学矿产资源定量预测理论与方法
changyz001    阅291    转3
今天来聊一聊什么是“知识蒸馏”
办公技巧达人    阅29
数据风控的探索实践:机器学习识别欺诈
QQ3025393450    阅138
贝叶斯、概率分布与机器学习
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深度解读MIT TR10“全球十大突破性技术”之对抗性神经网络
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浅析生成对抗网络
很安静到无语    阅1400    转14
在深度学习中，必须要懂的4个信息论的概念
kanglanlan    阅582    转14