(de la tesis doctoral de D.Roy) La programación probabilística es un enfoque que se casa
- teoría de la probabilidad ( formalismo matemático para representar la incertidumbre e incorporar nuevas evidencias e) – para modelar,
- estadísticas – por inferencia; y
- lenguajes de programación , convirtiendo a los dos en primeros ciudadanos.
El blog reciente que descubrí sobre la programación probabilística y la explicación de por qué debería importarle (con muchos ejemplos fáciles de seguir en … Ruby) ¿Qué es la programación probabilística? – El entusiasta de PL
Hay algunos evangelistas de programación probabilística por ahí, por lo que es posible que desee seguir a algunos de ellos, por ejemplo, Beau Cronin @beaucronin
- ¿Cuál es el mejor método de extracción de características para OCR en texto chino escrito a mano?
- ¿Qué necesitas para hacer aprendizaje automático?
- ¿Tiene sentido entrenar clasificador para cada clase?
- ¿Se puede extraer información significativa de datos hash para el aprendizaje automático?
- ¿Cuál es la forma de generar / Ver resultados intermedios o parciales para la recomendación basada en el usuario en mahout, mientras que el mismo está disponible cuando se hace una recomendación basada en elementos en un modelo distribuido (Hadoop)?
Si desea profundizar en este tema, puede consultar una excelente tesis doctoral de Daniel Roy: Computabilidad, inferencia y modelado en programación probabilística , Massachusetts Institute of Technology , 2011.
