yukai08008的博客

说明这本书还是不错的，不要被一开始的絮絮叨叨给挡住了。btw, 我认为不是读了这本书才“获得”反脆弱的能力，而是通过概念的清晰，进一步坚定自己的信念。即，这些特质和能力（信念）你已经具有了再看是比较有益的，想直接通过看书而获得全新的信念，甚至和你本身的信念相冲突，那么还不如不看。内容核心内容当然是如何面对不确定性，能够存活并变的更强（获益）。大的内容我就不总结了，下面主要是和自己实际结合的体会。1 面对股价的不确定。要适应买定离手，而不是盯盘。一直盯盘事实上会收到噪声的影响，结果只会更差。从

说明概率图模型才是我最感兴趣的领域。这个领域的内容还不完善，所以我的原则是，理解能理解的，做好自己搭建的装备。内容这本书《Probabilistic Graphical Models》，作者是Daphne Koller & Nir Friedman。rec001看了一下目录，感觉这本书还是覆盖了我关心的大部分内容的。但反过来想，才1000多页，我估计很多领域的知识简单交代一下了。下面有一些摘录，就不逐字翻译了，大概的意思点一下就行。The key property of a decl

pymc3包是目前我知道的唯一一个做贝叶斯推断比较成熟的包，但是由于历史的原因，pymc3背后的并行计算框架用的是theano。这是一个出现较早，但是已经是非主流的包。在设置使用nvidia显卡进行计算时要创建一个配置文件，而且要求有cuda和cudnn文件 （我是使用镜像构建的，便于分离不同的环境，但是在这里反而不方便了）回头再搞个镜像，并把cuda和cudnn文件装一下。pymc3开始，其表达方式类似于会话的方式(with ... as ...),或多或少是因为推断的过程中形成了一个图，如果不用会.

说明这本书原来是发在github上的一个项目，内容很不错的，后来出了一本书内容1 第一章 概述For this to be clearer, we consider an alternative interpretation of probability: Frequentist, known as the more classical version of statistics, assume that probability is the long-run frequency of event