深度学习 现在深度学习第三次复兴，它已经成为头条新闻，支配了几乎所有的物体识别基准，在Atari游戏中获胜，并且战胜了世界围棋冠军李世石。从统计学角度看，神经网络非常擅长非线性函数逼近和表示法学习。...表示中的不确定性：我们同样会得到权重的不确定估计，它可以告诉我们网络中学习到的表示的稳定性。 先验正则：权重往往通过L2正则化来避免过拟合，这很自然地在权重系数上使用高斯先验。...分层神经网络：概率编程中一种强大的方法是分层建模，可以将在子组中学习到的东西池化运用于全局（见PyMC3分层线性回归教程）。...有趣的是，网络的不同层可以从分层不同的级别中获得信息——例如，提取视觉线条的初层在所有子网络中都是同一的，而高阶表示则不同。分层模型可以从数据中学习到所有东西。...正如你所看到的，小批次ADVI的运行时间要少的多。它似乎也收敛的更快。 为了好玩，我们也可以看看轨迹。我们在神经网络权值中同样会有不确定性。
所以你已经知道，如果抽样没有做什么太奇怪的事情，红色按钮应该表现得更好！这就是为什么我们要把数据放在对照组中。但从现在开始，假设数据的产生是未知的，因为这就是我们在现实中一直面对的情况。...我们得到所观察到的或更极端的结果的机会最多是7.8%。...你只需建立一个适当的生成模型并按下贝叶斯推断按钮。 假设你现在已经有一些关于使用PyMC3的知识，没有的话，请查看上面链接的文章。...为了更清楚地说明这些优点，让我们在PyMC3的帮助下用贝叶斯的方式分析我们的问题。首先，我们需要考虑需要推断哪些参数。这很容易，有两个未知参数： 蓝色按钮的转换率； 红色按钮的转换率。...这就是我们转向贝叶斯 A/B 测试的原因，它允许每个人都能轻松掌握结果。最后，我们甚至可以用 PyMC3 制定这样的结果，而不需要太多的代码。 原文链接?
： https://github.com/pymc-devs/pymc3 Edward： http://edwardlib.org/ Pyro： http://pyro.ai/ 概率编程 这个概率性的东西是什么...，而且我们为什么要称之为编程呢？...这个设置或多或少已经很清楚了，我们只需要记住，现在所有的参数，不管是模型的输入还是输出，都是分布。我们需要的训练是找到这些分布的参数以便在实际任务中获得更高的准确率。...必须要提到的是，参数分布的形状是我们自己设置的（例如，所有的初始权重都是w ~ Normal(0, 1)，然后我们将学习正确的均值和方差）。...因为我们通常将这种概率模型（比如神经网络）描述为从一个变量到另一个变量的有向图，这样我们就可以直接表示变量的依赖性： 最初这种概率编程语言被用来定义这些模型并对其进行推断。 为什么用概率编程？
学习贝叶斯统计有无数的理由，尤其是贝叶斯统计正在成为表达和理解下一代深度神经网络的强大框架。 我相信，对于我们必须学习的东西，在我们能使用它们之前，我们通过使用它们来学习。...在我们开始之前，让我们先得出一些基本的直觉: 贝叶斯模型也被称为概率模型，因为它们是用概率建立的。贝叶斯利用概率作为量化不确定性的工具。因此，我们得到的答案是分布而不是点估计。...价格栏中有12%的值丢失了，我决定用相应票价类型的平均值来填充它们。还用最常见的值填充其他两个分类列。...我们将在PyMC3中这样实例化模型: PyMC3中的模型规范封装在with语句中。 先验选择： μ,指人口。正态分布很广。我不知道μ的可能的值,我可以设置先验。...在这里，我们可以这样解释，94%的概率，相信平均票价在8欧元到64.4欧元之间。 我们可以用Gelman Rubin检验来验证链的收敛性。接近1.0的值表示收敛。
为什么贝叶斯统计如此重要 贝叶斯统计为你提供了在新数据的证据中更新你的评估工具，这是一个在许多现实世界场景中常见的概念，如跟踪大流行病，预测经济趋势，或预测气候变化。...Theta（θ）是这里的未知数，被称为我们所关心的参数。参数的不确定性遵循一个特定的概率分布，可以使用与数据相关的模型组合来估计有关参数。 ?...推荐使用conda conda install -c conda-forge pymc3 也可使用pip pip install pymc3 获取数据 我们将使用描述美国家庭中氡气(Radon)浓度的氡气数据集...数据集汇总 让我们画一张图，显示 "ANOKA "的氡的对数浓度分布，用一条垂直线来说明对数浓度为1.1。...你可以在模型的验证检查中重新校准这些值，如上面步骤3所述。
那么为什么选择棒球？ “不论你了解与否，但棒球的魅力就在于精确度。没有其他运动像棒球这样完全依赖于运动数据的连续性，统计性和有序性。棒球球迷比注册会计师还要关注数字。”...首先，我们需要三样东西来完成贝叶斯分析。 1.数据 2.生成模型 3.先验概率 就我的例子而言，数据就是我们所观察到的2018年春季训练的打击率。 生成模型就是当给定参数作为输入时生成数据的模型。...贝叶斯数据分析简介第1部分 最后，先验概率是指模型在处理数据之前就已有的信息。比如，事件是否等概率？是否有一些先前的数据可以利用？是否可以做出有依据的推测？...现在我们观察到的数据表明当有1个AB和1个H时，AVG是1.000，这可以用二项分布来表示。具有二项式分布的随机变量X表示在n次独立的是/非试验序列中成功的次数，其中每次试验成功的概率是p。...计算的结果及生成的图形显示出这两名球员AVG的差异在-0.162到0.033之间（我们用DvG（DS-GC）表示他们AVG的差异，如果DvG为正表示DS更好，反之则GC更好）。
因为PyMC3要求每个随机变量具有不同的名称，我们创建一个类并且是唯一命名的先验。 在这里，priors充当了调节者的角色，试图保持ANN small的权重。...放在一起 让我们用小批量的ADVI来运行ANN: 确保一切聚合: Accuracy on test data = 89.81% 分层神经网络：学习数据的正则化 上面我们只是固定了所有层的sd = 0.1...我们来看看超参数后面的部分： 有趣的是，它们都是不同的，这表明改变正规化数量在网络的每一层是有意义的。 卷积神经网络 但到目前为止，在PyMC3中实现也很简单。...正如我们所看到的，当模型出错时，答案会更加不确定(即提供的答案更加均匀)。你可能会说，你从一个普通的ANN那里得到了同样的效果，但事实并非如此。...我还认为这说明了PyMC3的好处。通过使用一种常用的语言(Python)和抽象计算后端(Theano)，我们能够很容易地利用该生态系统的强大功能，并以一种从未考虑过的方式使用PyMC3。
我们为什么称其为「编程」呢？首先，让我们回忆一下我们所谓「正常的」神经网络指的是什么、以及我们能从中得到什么。...这种设定可能不是很明确，但我们只需要记住：现在开始，模型中所有的参数、输入及输出都是分布，并且在训练时对这些分布进行拟合，以便在实际应用中获得更高的准确率。...在这里我们不探讨训练的细节，因为这里面的知识量太大了，此处就先当它是一个可以优化的黑箱吧。 对了，为什么需要编程呢？...使用 Pyro 神经网络进行为期 30 天的预测 它看起来比之前的结果都好得多！ 比起常规贝叶斯模型，考虑到贝叶斯模型所中习得的权重特征或正则化，我还希望看到权重的数据。...输入层与隐藏层之间的部分权重 真正有意思的不止是权重的均值与标准差变得小，还有一点是权重变得稀疏，所以基本上在训练中完成了第一个权重集的稀疏表示，以及第二个权重集的 L2 正则化，多么神奇！
Edward Pyro 概率编程 这里的概率指什么，为什么称之为编程?...有了这样的设定就后面理解略微清晰了点，我们只需要记得，从现在开始模型中所有的参数、输入和输出都是分布。当我们训练模型时，需要拟合这些分布的参数，在实际任务中获得更高的精度。...这里不会过多介绍训练的细节，因为可能涉及好几门大学课程，现在把这个看做黑盒优化就好。 好的 那为什么称为编程?...不使用概率编程的原因 我在贝叶斯模型使用尚没有积累大量的经验，不过在使用Pyro和PyMC3的过程中我发现，训练过程很长且难以确定先验概率。...这是很多正则化手段例如L2或Dropout处理的，将参数逼近至0，可以用变分推断实现! 隐层的情景就更有趣了。我们看一下权重向量图, 蓝色表示Keras权重, 橙色表示Pyro权重: ? ? ?
对于NUTS，相对Stan的GPU加速达到100倍，相对PyMC3的加速达到37倍。 从可微编程到概率编程 深度学习的许多进展可以被解释为模糊了模型和计算之间的界限。...对于NUTS，GPU的加速比Stan快100倍，比PyMC3快37倍。 只需要随机变量 Random Variables Are All You Need！...概率程序、变分程序 Edward2将任何可计算的概率分布具体化为一个Python函数(程序)。通常，该函数执行生成过程，并返回示例。程序的输入—以及任何限定范围的Python变量—表示分布条件的值。...图1：Beta-Bernoulli program 重要的是，所有的分布——不管下游用什么——都是作为概率程序编写的。 图2描述了一个隐式变分程序，即允许采样但可能不具有易于处理的密度的变分分布。...VAE的所有元素——分布式、架构和计算位置——都是可扩展的。 跟踪 我们将概率程序定义为任意Python函数。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用
当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。...和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用
它所处理的应用场景中，所有的问题都会被放大，所以我们必须要去理解，为什么 Nginx 采用 master-worker 这样的一种架构模型，为什么 worker 进程的数量要和 CPU 的核数相匹配？...因为其实在之前中我们了解到 Nginx 会记录 access 日志和 error 日志，也可以处理静态的资源，那么也可以做反向代理，那么这些东西我们从 Nginx 内部去看他究竟是怎样处理这些请求，它包含一些什么样的组成部分呢...是因为 Nginx 核心的这个大绿色的框他是用非阻塞的事件驱动处理引擎就是用我们所熟知的 epoll，那么一旦我们使用这种异步处理引擎以后，通常都是需要用状态机来把这个请求正确的识别和处理。...，也在下面左下方这条线，但是我们在处理静态资源的时候，会有一个问题就是当整个内存已经不足以完全的缓存所有的文件和信息的时候，那么像 send File 这样的调用或者 AIO 会退化成阻塞的磁盘调用，所以在这里我们需要有一个线程池来处理...，对于每一个处理完成的请求呢，我们会进入 access 日志或 error 日志。
这些问题并不都是 OSS 特有的，但是社区驱动的项目确实面临一些超越技术和哲学领域的独特挑战。 ? Photo by Austin Kehmeier on Unsplash 签署软件发布是什么意思？...我们为什么还要再这样做？如果你（可以理解地认为）这是一个解决了的问题，你像有很多人一样，但你要失望了。以下是我认为最有意义的，以及我打算在我所维护的项目中尝试的内容。...存储你所需要的关于所构建工件的散列、名称和任何其他元数据。把日志也签了！ 对于信封格式：in-Toto links[2]可用，Grafeas Provenance[3]也是常见的。...这可以用 In-Toto 或电子邮件列表上的投票之类的东西正式编码到策略中，但通常不是这样。 如果你想解决这个威胁模型，请想出并记录声明一个发布的策略。公开地遵循这个过程。...可以在任何地方发布这些签名，包括创建初始批准的任何地方(拉请求、票据或电子邮件线程)。透明日志即将到来！ 如果你真的很偏执/担心的话，还有其他的东西 这显然不包括 TUF。
（Appium 中没必要把 http 通信过程，命令的执行过程以及点击输入等公用的操作再写一遍，Appium 直接继承 Selenium,把现有的东西全部拿过来） 移动端自动化框架应该开源，不但在名义上而且在精神上和实践上都要实至名归...因为 Appium 是基于 Selenium 的，Appium 做了些拓展。 很多东西和 Web 自动化，包括从概念上都是一样的。虽然说，它做了拓展，它也是基于现在的基础。...包括 Python 代码向它发送的请求，以及在它收到请求后做的一系列的处理，到底用的 Adb 还是什么东西，还是和谁通信等都描述得非常清楚。...所以有些日志要滚动很久才能看到，所以点击 Get Raw Logs 按钮。得到一个这样的文件： ? 这个文件中有时候很多东西显示的不对。所以配置一个日志存放路径，将日志输出到对应的路径保存就好了。...很多产商基于安卓的原生系统做了很多美化工作，所以很多文件目录会有所改变，每个品牌的手机，文件所放的目录都不一样。
因为 Appium 是基于 Selenium 的，Appium 做了些拓展。 很多东西和 Web 自动化，包括从概念上都是一样的。虽然说，它做了拓展，它也是基于现在的基础。...包括 Python 代码向它发送的请求，以及在它收到请求后做的一系列的处理，到底用的 Adb 还是什么东西，还是和谁通信等都描述得非常清楚。...所以有些日志要滚动很久才能看到，所以点击 Get Raw Logs 按钮。得到一个这样的文件： 这个文件中有时候很多东西显示的不对。所以配置一个日志存放路径，将日志输出到对应的路径保存就好了。...在 Liunx 中都是以文件的形式来管理的。各种文件路径，和 Windows 系统一样。文件路径来管理各种内部的数据，包括系统安装的一些东西。需要熟悉 Liunx 的常用命令。...很多产商基于安卓的原生系统做了很多美化工作，所以很多文件目录会有所改变，每个品牌的手机，文件所放的目录都不一样。
问题陈述 A/B测试(也称为分桶测试)为一种随机测试，将两个不同的东西（即A和B）进行假设比较。该测试运用统计学上的假设检定和双母体假设检定。...从我们的测试结果和p值中我们可以得出什么结论? 我们是否可以估算广告素材A优于广告素材B的可能性? 如果是的话，我们可以估计他们之间的进步吗? 两个问题的答案都是否定的。...为了提取有关效果大小的知识，可以使用另一个更强大的工具：置信区间。 置信区间(CI) 置信区间表示与真实参数在建议范围内的置信度相关的未知参数的合理值范围。...例如，我们可以使用“最简单的”，即不需要连续性校正的Wald方法: ? 用?̂的经验估计p_A和p_B，并且z对应于正态分布的α/2-百分位数。...贝叶斯方法:简单之美 对于本部分，我们将使用python的PyMC3库，这使我们能够轻松地构建贝叶斯非参数模型。
其中的隐含假设是结果集永远不会超过客户的数量。关于这方面的问题我也没有很好的策略方法，如果各位有的话，还请不吝赐教。 7.日志记录。可视化程序做什么至关重要，特别是当逻辑很复杂的时候。...确保补充足够多的（但不要太多）日志记录，这样你就可以说明为什么程序要这么做。如果一切正常，那也没关系，但要是有问题发生，你会很庆幸自己添加了这些日志。...下面是我经历过的bug所教会我的关于测试的一些重要的经验教训： 8.零和null。如果可行的话，确保总是用零和null来测试。对于字符串，这意味着要测试长度为零的字符串以及字符串为null两种情况。...另一个例子是用测试呼叫来生成脚本，此时呼叫持续时间，接听延迟，第一方挂断等等都是随机生成的。这些测试脚本会暴露许多bug，特别是一起发生的事件会产生并拢干扰。 12.检查不应该发生的动作。...当曾经可以正常工作的东西停止工作，那么这通常是因为最近改变的东西所导致的。在一个案例中，最近的改变只是日志记录，但是日志中的错误却导致了一个更大的问题。
在《Learning From Your Bugs》一文中，我写了关于我是如何追踪我所遇到的一些最有趣的bug。最近，我回顾了我所有的194个条目（从13岁开始），看看有什么经验教训是我可以学习的。...其中的隐含假设是结果集永远不会超过客户的数量。关于这方面的问题我也没有很好的策略方法，如果各位有的话，还请不吝赐教。 7.日志记录。可视化程序做什么至关重要，特别是当逻辑很复杂的时候。...确保补充足够多的（但不要太多）日志记录，这样你就可以说明为什么程序要这么做。如果一切正常，那也没关系，但要是有问题发生，你会很庆幸自己添加了这些日志。...另一个例子是用测试呼叫来生成脚本，此时呼叫持续时间，接听延迟，第一方挂断等等都是随机生成的。这些测试脚本会暴露许多bug，特别是一起发生的事件会产生并拢干扰。 12.检查不应该发生的动作。...当曾经可以正常工作的东西停止工作，那么这通常是因为最近改变的东西所导致的。在一个案例中，最近的改变只是日志记录，但是日志中的错误却导致了一个更大的问题。
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