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這是第一本介紹隨機過程貝葉斯推理程序的書。貝葉斯方法有明顯的優勢(包括對先驗信息的最佳利用)。最初，這本書以貝葉斯推理的簡要回顧開始，并使用了許多與隨機過程分析相關的例子，包括四種主要類型，即離散時間和離散狀態空間以及連續時間和連續狀態空間。然后介紹了理解隨機過程所必需的要素，接著是專門用于此類過程的貝葉斯分析的章節。重要的是，這一章專門討論隨機過程中的基本概念。本文詳細描述了離散時間馬爾可夫鏈、馬爾可夫跳躍過程、常規過程(如布朗運動和奧恩斯坦-烏倫貝克過程)、傳統時間序列以及點過程和空間過程的貝葉斯推理(估計、檢驗假設和預測)。書中著重強調了許多來自生物學和其他科學學科的例子。為了分析隨機過程，它將使用R和WinBUGS。

//www.taylorfrancis.com/books/mono/10.1201/9781315303598/bayesian-inference-stochastic-processes-lyle-broemeling

來自DeepMind研究人員Feryal Behbahani, Matt Hoffman 和 Bobak Shahriari講解的強化學習教程。

經典的隨機優化結果通常假設數據的各種屬性的已知值(例如Lipschitz常數、到最優點的距離、平滑性或強凸性常數)。不幸的是，在實踐中，這些值是未知的，因此必須經過長時間的反復試驗才能找到最佳參數。

為了解決這一問題，近年來許多無參數算法已經被開發用于在線優化和在線學習。無參數算法對數據的性質不作任何假設，但收斂速度與最優優化算法一樣快。

這是一項令人興奮的工作，現在已經足夠成熟，可以教授給普通觀眾了。實際上，這些算法還沒有得到機器學習社區的適當介紹，只有少數人完全理解它們。本教程旨在彌補這一差距，介紹使用和設計無參數算法的實踐和理論。我們將介紹該領域的最新進展，包括優化、深度學習和使用內核學習的應用。

//parameterfree.com/icml-tutorial/

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

哥倫比亞大學Elias Bareinboim副教授ICML 2020教程《因果強化學習》！

因果推理提供了一套工具和原則，允許人們結合數據和環境的結構不變性來推理反事實性質的問題。如果現實不是這樣，會發生什么呢? 即使想象中的現實沒有數據可用。強化學習關心的是在交互和不確定的環境中有效地找到一個優化特定功能的策略(例如，獎勵，后悔)。這兩個學科是獨立發展的，它們之間幾乎沒有相互作用。然而，在現實中，它們對同一個構建塊的不同方面進行操作，這使得他們緊密相連。

在本教程中，我們將基于這一觀察結果引入統一的處理方法，并將這兩個學科置于相同的概念和理論框架下。我們表明，當這一聯系完全建立時，就會出現許多自然的和普遍的學習問題，而這不能單獨從任何一個學科中看到。特別地，我們將討論廣義策略學習(在線、非策略和做微積分學習的組合)、何時何地干預、反事實決策(自由意志、自主、人與人工智能協作)、策略通用性和因果模仿學習等等。這種新的理解導致了對什么是反事實學習的更廣泛的觀點，并暗示了因果關系和強化學習并行研究的巨大潛力。我們稱這種新的研究為“因果強化學習”(簡稱CRL)。

地址：

//crl.causalai.net/

本文推薦來自Krikamol Muandet博士講述《概率分布的希爾伯特空間表示》，136頁ppt系統性講述了希爾伯特空間表示基礎知識和最新進展，非常干貨。

概率分布的希爾伯特空間表示的最新進展

概率分布的希爾伯特空間嵌入最近出現了作為一個強大的機器學習和統計推斷工具。在本教程中，我將介紹分布的希爾伯特空間嵌入的概念，以及它在機器學習、統計推理、因果推理和計量經濟學中的最新應用。本教程的第一部分將重點了解可以概括特征圖的數據點分布的概率分布和這個新的表示允許我們建立強大的算法,如最大平均差異(MMD), Hilbert-Schmidt獨立標準(仿人智能控制),和支持測量機(多發性骨髓瘤)。在第二部分，我將解釋如何推廣這個概念來表示條件分布。條件分布的嵌入擴展了希爾伯特空間嵌入建模更復雜的依賴的能力，在各種應用，如動力系統，馬爾可夫決策過程，強化學習，潛在變量模型，核貝葉斯規則，因果推理。在本教程的最后，我將討論這一研究領域的最新進展，并強調未來可能的研究方向。

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

本備忘單是機器學習手冊的濃縮版，包含了許多關于機器學習的經典方程和圖表，旨在幫助您快速回憶起機器學習中的知識和思想。

這個備忘單有兩個顯著的優點:

1. 清晰的符號。數學公式使用了許多令人困惑的符號。例如，X可以是一個集合，一個隨機變量，或者一個矩陣。這是非常混亂的，使讀者很難理解數學公式的意義。本備忘單試圖規范符號的使用，所有符號都有明確的預先定義，請參見小節。

2. 更少的思維跳躍。在許多機器學習的書籍中，作者省略了數學證明過程中的一些中間步驟，這可能會節省一些空間，但是會給讀者理解這個公式帶來困難，讀者會在中間迷失。