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三种理解贝叶斯定理方法助力数据科学决策
运用贝叶斯定理，你可以试图回答这样一个问题:根据新的证据，我的假设的可能性是多少?在本文中，我们将讨论贝叶斯定理可以改善数据科学实践的三种方法:更新。
为什么Kriging与高斯过程回归出自同一数学框架，但效果却差很远
做过地质统计学、储层建模或空间机器学习的人，大概都面对过这个选择：Kriging（经典地质统计学的主力工具），还是高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR，其机器学习更加接近）。
ICML 2022开奖！复旦、上交、厦大多篇工作入选杰出论文
Solving Stackelberg Prediction Game with Least Squares Loss via Spherically Constrained Least Squares Reformulation。
详细对比深度神经网络和高斯过程
Damianou， Andreas， and Neil D. Lawrence. “Deep gaussian processes.” Artificial intelligence and statistics. PMLR， 2013.
硬核！又上新？
NEW百舸江南第5期 ///寒假一晃过去十多天了咱都忙着吃喝玩乐的时候江南大学实验室里却“卷”得飞起！科研大佬们坚守阵地突破了一大堆难题又双叒叕搞出新成果啦！快来跟小鼋一起看看他们到底有多“牛”！
顶级AI学者邢波：机器学习缺乏清晰理论框架，需重定评估目标方法
1999 年博士毕业后，他进入加州大学伯克利分校，继续攻读计算机科学博士学位，师从图灵奖得主 Richard Karp，以及更为如今 AI 界所熟悉的 Michael I. Jordan 和 Stuart Russell。