Principal Components Analysis (PCA) Through a Latent Variable Lens
概述 PPCA（经典 PCA 的扩展）及其通过 EM 算法应用于不完整数据照片由 Dhruv Weaver 在 Unsplash 上拍摄。随着 EM 算法的 E 和 M 步骤重复，该算法收敛到局部最大似然估计量。概率主成分分析 (PPCA) 是一种降维技术，利用潜在变量框架恢复数据中最大方差的方向。当噪声遵循各向同性高斯分布时，概率主成分将与经典主成分紧密相关，在缩放因子和正交旋转方面相同。因此，PPCA 可用于许多与经典 PCA 相同的应用，例如数据可视化和特征提取。PPCA 背后的潜在变量框架还提供了经典 PCA 所不具备的功能。例如，PPCA 可以轻松扩展以适应具有缺失值的数据，而经典
Classic Aero-TV: The Bally Bomber - The All Time Ultimate Warbird Replica?
2019 年（YouTube 版）：Aero-News 与飞机制造商对话 2018 年 AirVenture 展会上众多独特飞机之一是由 Jack Bally 制造的 1/3 比例的 B-17 轰炸机，他在去年夏天的展会上与 Aero-News 讨论了这个历时 17 年的项目。Bally 说，这个想法是在“一个晚上和一群朋友喝了太多啤酒”时产生的，当时他们讨论了他们可以制造什么样的飞机，这种飞机将是同类中独一无二的。他们选择了 B-17，因为据他们所知，没有飞行的 4 引擎比例模型二战飞机。他们原本打算建造一架 B-24，但那架飞机无法正确缩放。
“Changing Route – Career Transition Live Webinar!” Captain Laura co-hosting with David Attisha
大家好！在此注册参加我们关于职业转型的一小时网络研讨会。缩放链接将通过电子邮件发送给您。无论您是想推动当前的职业转型，考虑改变还是做出重大改变，我们都会帮助您！如果您无法在 5 月 9 日星期四上午 8:30PDT/9:30MDT/10:30CDT/11:30EDT/16:30BDT 加入我们的直播，您可以 […]文章“改变路线 - 职业转型现场网络研讨会！”Captain Laura 与 David Attisha 共同主持，首先出现在 Captain Laura 上。
Asymmetric Certified Robustness via Feature-Convex Neural Networks
通过特征凸神经网络实现非对称认证稳健性 TLDR：我们提出了非对称认证稳健性问题，它只需要对一个类进行认证稳健性，并反映了现实世界的对抗场景。这种集中设置使我们能够引入特征凸分类器，该分类器可在毫秒级产生闭式和确定性的认证半径。图 1. 特征凸分类器及其对敏感类输入的认证的说明。该架构由 Lipschitz 连续特征图 $\varphi$ 和学习到的凸函数 $g$ 组成。由于 $g$ 是凸的，因此它在 $\varphi(x)$ 处的切平面全局欠近似，从而在特征空间中产生认证范数球。然后，$\varphi$ 的 Lipschitz 性会在原始输入空间中产生适当缩放的证书。尽管深度学习分类器被广泛
Deflating Results of Major Study Point to Better Ways to Cut Health Care Waste
以下最初出现在Upshot（版权所有2020年，《纽约时报》公司）。研究表明，美国健康支出的四分之一是浪费。通过狭义地关注特定类型的患者或整个系统，有两种基本方法可以解决它。以患者为中心的方法始于[…]重大研究的缩放结果，这表明，削减医疗保健浪费的更好方法首先出现在附带的经济学家中。
Normal Equation Algorithm for minimizing cost J
梯度下降提供了一种最小化 J 的方法。第二种方法，这次明确地执行最小化，而不诉诸迭代算法。在“正则方程”方法中，我们将通过明确取其对 θj 的导数并将其设置为零来最小化 J。这使我们能够在不进行迭代的情况下找到最佳 theta。正态方程公式如下:\theta = (X^T X)^{-1}X^T yθ=(XTX)−1XTy使用正态方程不需要进行特征缩放。以下是梯度下降和正态方程的比较：梯度下降正态方程需要选择alpha不需要选择alpha需要多次迭代不需要迭代O (kn^2kn2)O (n^3n3)，需要计算X^TX的逆XTX在n很大时效果很好如果n非常大则速度很慢使用正态方程，计算逆的复杂度为
AI（人工智能）一词已经在日常生活中使用了很长时间。根据总务省《信息通信白皮书》，我们目前正处于第三次人工智能热潮。 这种热潮始于 2000 年代的日本。机器学习，即人工智能通过使用被称为大数据的大量数据自行获取知识，已经投入实际应用。此外，深度学习已经开始，人工智能通过定量地表示识别知识等对象时应注意的特征来获取知识。 然后，在 2020 年代，出现了大规模语言模型（LLM）。这是一种基于深度学习技术创建的语言模型，其特点是能够流畅地处理语言，类似于人类对话或聊天交流。为此，需要解释对方所说的词语（数据），相应地预测对话的主题，并做出适当的回应。这导致了生成式人工智能的出现，例如 OpenA
