What is Bayesian Optimization and How is it Used in Machine Learning?
为什么重要：让我们深入贝叶斯优化的世界，探索其实际用途，尤其是在 ML 中微调参数时。
A memristor-based Bayesian machine
一组研究人员创建了一种贝叶斯机器，这是一种使用忆阻器基于贝叶斯定理执行计算的人工智能方法。它比现有的硬件解决方案节能得多，可用于安全关键型应用。
Judea Pearl: Causal Reasoning, Counterfactuals, Bayesian Networks, and the Path to AGI
Judea Pearl 是加州大学洛杉矶分校的教授，也是图灵奖的获得者，该奖被公认为计算机界的诺贝尔奖。他是人工智能、计算机科学和统计学领域的开创性人物之一。他开发并倡导了人工智能的概率方法，包括贝叶斯网络和因果关系方面的深刻思想。这些思想不仅对人工智能很重要，而且对我们理解和实践科学也很重要。但在人工智能领域，对许多人来说，因果关系、因果关系的概念是目前缺失的核心，也是构建真正智能系统必须开发的核心。出于这个原因和其他许多原因，他的作品值得经常回顾。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitte
You sure? A Bayesian approach to obtaining uncertainty estimates from neural networks
在深度学习中，没有明显的方法可以获得不确定性估计。2016 年，Gal 和 Ghahramani 提出了一种既有理论依据又实用的方法：在测试时使用 dropout。在这篇文章中，我们介绍了这种方法的改进版本（Gal 等人，2017 年），让网络本身了解其不确定性。
Healthcare triage: Bayes’ Theorem
Wonkfest继续在医疗分类。本周，我讨论了我们如何采用敏感性和特异性，并使用贝叶斯定理应用它们：上周我们讨论了诸如灵敏度和特异性之类的测试特征。本周，我们将讨论这些概念如何用于实际的医疗决策中。至少，我们将讨论他们是如何[…]邮政医疗保健分类：贝叶斯定理首次出现在偶然的经济学家上。
几周前，Bill发布了有关医学研究的JAMA论文。下面我分享了本文的一些图表。您可能需要单击以放大。 1。美国在癌症上投入了很多资金。 （但是，请注意，在医疗保健总支出或支出方面，癌症远不及最高的医学研究，最初出现在附带经济学家中。https://twitter.com/afrakt/status/440159005844201472自然界值得一读。每日贝叶斯帖子首次出现在偶然的经济学家上。
Developing a Naive Bayes Text Classifier in JAVA
在之前的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将把所有内容放在一起，并在 JAVA 中构建朴素贝叶斯文本分类算法的简单实现。分类器的代码是 […]
[Botany • 2025] Artabotrys rubriflorus (Annonaceae) • A New Species from Yunnan China
artabotrys rubriflorus在刘，ye，li，xiao et hou，2025。doi：doi.org/10.1111/njb.04680 facebook.com/nordicjbotanyabstractartartartartabtartabotrys rubriflorus sp。十一月。被描述为从中国云南省马利波市收集的Annonaceae的一种新物种。它可以通过其红色花瓣和雄蕊与其他九种Artabotrys区分开，以及每花的皮肤数量减少（7-9），每个果实的单核较少（4）和每个单果中的1-2个种子存在。该新物种的标本是通过现场工作收集的，随后使用经典的分类法和分子系
🚪🚪🐐 Lessons in Decision Making from the Monty Hall Problem
进入三个直觉的旅程：普通，贝叶斯和因果关系post the Monty Hall问题的决策课程首先出现在数据科学方面。
Potentilla sanczirii V. Gundegmaa., G. Onolragchaa & M.Urgamal, in Gundegmaa, Onolragchaa , Javzandolgor, Dashmaa, Munkh-Erdene et Urgamal, 2025. DOI: doi.org/10.11646/phytotaxa.691.3.6 researchgate.net/publication/389628980 facebook.com/gundegeegundeg/posts/244761130557483摘要摘要The属属Potentilla L.是一个有
New Study Reinforces Results Of Old Ones About Reading Strategies
阅读陷入困境的读者的理解策略干预措施的积极成分：贝叶斯网络荟萃分析是一项新研究，不在付费墙后面。没有什么新鲜事物，但它确实加强了以前大多数有关有效阅读策略指导的研究。我将其添加到阅读策略的最佳帖子中[…]
Machine learning unlocks ‘superior performance’ in light-driven organic crystals
日本大学Waseda的研究人员开发了一种机器学习工作流程，以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO（绝对收缩和选择算子）回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效采样，它们的最大阻断力为37.0 mn - 效率是[…]
Machine learning unlocks superior performance in light-driven organic crystals
研究人员开发了一种机器学习工作流程，以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效抽样，它们的最大阻塞力量为37.0 MN，效率是常规方法的效率73倍。
Characidium Dumonti Stabile，Reis，Oliveira＆Graça，2025doi：doi.org/10.1111/jfb.70035abstracta，从巴西的Iguaçu国家公园中描述了新的特征的新物种。可以通过没有明显的垂直条，沿着身体侧面的斑点和斑点，鳞片状的峡部和脂肪鳍，横向线以下以及存在薄薄的深色中间条纹的存在来诊断出新物种。在新物种中发现的鳞片尺度的黑素化器的网状颜色模式与叶胸梭状芽孢杆菌中发现的颜色模式相似，叶断孢子虫的遗传距离的4.2％。形态学和分子分析表明，它是一个新物种，由多种物种划界方法（通过自动分配组装物种，一般混合叶叶融合方法组装物种，泊
Goggia Sabulaconradie，Hundermark，Kemp＆Keates，2025doi：doi.org/10.11646/zootaxa.5618.4.5 facebook.com：Courtney HundermarkAbstractthe the the goggia属Goggia属由十个小型的叶子盖克（Goggia）组成，由十个小型叶盖克（Gecko）组成。使用系统发育和形态学分析的结合，我们评估了南非北开普省在克莱因·佩拉（Klein Pella）以南发现的一个孤立的卢比科人群的分类状态。通过两种独立的系统发育算法（最大似然和贝叶斯推断）将新近收集的材料作为良好支持的
Riversleigh的中新世中期森林的栖息地重建，包括malleectes Mirabilis（右下），M. Wentworthi（左上角），Malleodectes Arenai（右上角）和怪异的Napoleoni（左下）。丘吉尔，Archer＆Hand，2025doi：doi.org/10.1007/s10914-025-09755-6 instagram.com/timbomarsupialmanilllustration by nellie pease。新的第四种成叶乳果的上牙，M。Arenaisp。十一月。以及一个孤立的下摩尔，代表新的小麦芽质剂的新属，怪异的napoleoni s
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 2, April 2025
1）知识结构保存基于进化的多任务优化授课者：Yi Jiang，Zhi-hui Zhan，Kay Chen Tan，Sam Kwong，Jun Zhangpages：287-3012）贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯对质量多样性的优化，可搜索质量多样性，并使用Coupled distriptor functore functore functore functor functions functions jeantor（s）： BrankePages: 302 - 3163) Machine Learning-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorit
