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• 看完了 更新時間：2021-04-02 15:45:37
• 作者簡介
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• 致謝
• 結語
• 貝葉斯結果論者
• 效用主義
• 知識是合理的目的嗎？
• 道德義務論
• 大多數人的道德？
• 胡蘿卜加大棒
• 無意識的道德
• 自然（選擇得到的）道德
• 貝葉斯不考慮道德哲學
• 第 22 章 超越貝葉斯主義
• 旅途仍在繼續
• 視頻網站的魔法
• 心理作用有用
• 意識形態的達爾文式演化
• 心理作用
• 故事比數字更有效果
• 都是因為魔鬼獲得了權力？
• 我的亞洲之旅
• 軍官學生
• 但那是錯的，不是嗎？
• 發散級數的奇聞
• 第 21 章 信念的起源
• 所羅門諾夫妖的非實在論
• 貓存在于二進制代碼中嗎？
• 大腦之外的世界是否存在？
• （工具主義的）非實在論有用嗎？
• 關于現實，圖靈－丘奇論題有何說法？
• 目的論，科學中的一條死路？
• 貨幣是否存在？
• 生命是否存在？
• 反實在主義
• 柏拉圖的洞穴
• 第 20 章 一切都是虛構
• 先天還是后天？
• 心智理論
• 學習計數
• 語言
• 嬰兒都是天才
• 抽象的恩賜
• 學習如何學習
• 歸納問題
• 貝葉斯抽樣
• 運動的感知
• 視錯覺
• 山峰還是山谷？
• 大腦不可思議
• 第 19 章 貝葉斯大腦
• 數學的模塊性
• 數學的簡潔性
• 數學的深度
• 本內特的邏輯深度
• 精致度就是所羅門諾夫的 MAP 估計！※
• 柯爾莫哥洛夫精致度 ※
• 復雜性的涌現
• 指數式的表達能力 ※
• 單詞的向量表示
• 特征學習
• 深度學習，真的行！
• 第 18 章 抽象方法超出常理的有效性
• 對比散度與夢
• MCMC 與認知偏差
• 吉布斯抽樣
• 梅特羅波利斯－黑廷斯抽樣
• MCMC 與谷歌的 PageRank
• 玻爾茲曼機
• 伊辛模型 ※
• 重要性抽樣能助 LDA 一臂之力
• 重要性抽樣
• 偽隨機數
• 隨機梯度下降法
• 蒙特卡羅模擬
• 向 LDA 施以援手的中餐館
• 隱含狄利克雷分布
• 人工智能的創新藝術
• 想法從何而來？
• 第 17 章 睡夢是你的顧問
• 應該學什么，應該教什么？
• 遞歸神經網絡
• 短期記憶與長期記憶
• 用貝葉斯幫助記憶
• 虛假回憶
• 擦除記憶創傷
• 面對大數據的人類大腦
• 卡爾曼濾波器
• 信息洪流的高速處理
• 廁所問題
• 數據泛濫
• 數據的價值
• 第 16 章 記憶缺陷
• 生成式對抗網絡
• 沃瑟斯坦度量
• KL 散度
• 香農冗余度
• 香農的最優壓縮
• 香農熵
• 熱力學
• 無法預測的確定性自動機
• 混沌理論
• 量子力學是概率性的嗎？
• FiveThirtyEight 與 2016 年美國總統大選
• 第 15 章 不走運導致的錯誤
• 貝葉斯的近似
• 邁進后嚴謹階段！
• 思考的多種模式
• 次線性算法
• 實用貝葉斯主義
• 圖靈的機器學習
• 實用主義的限制
• 漸近展開
• 的近似
• 素數定理
• 素數的奧秘
• 第 14 章 又快又（足夠）好
• 詩性自然主義
• 貓是什么？
• 蘇格蘭黑色綿羊的回歸
• 進行隨機化吧！
• 內生分層的失效
• 斯坦悖論
• 回歸平均
• 尋找混雜因素
• 相關并非因果
• 公立醫院還是私人診所？
• 第 13 章 真相在撒謊
• 奧卡姆剃刀來自貝葉斯主義！
• 只有貝葉斯推斷才是可容許的 ※
• 用貝葉斯方法解決過度擬合 ※
• 穩健優化
• 蒂布斯蘭尼正則化
• 交叉驗證
• 世事并非一貫簡單
• 追尋簡單性的復雜旅程
• 過度詮釋的災難
• 足球里沒有命中注定
• 上星期四……
• 第 12 章 揮動奧卡姆的剃刀
• 技術奇點
• 貝葉斯主義者的度假方法
• 貝葉斯公式搶到了哥德爾獎
• 對數
• 對數尺度
• 本福特定律
• 印度 - 阿拉伯數字的魔法
• 指數爆炸
• 計算的“玻璃天花板”
• 那些大得過分的數
• 第 11 章 指數超乎直覺
• 金融泡沫
• 市場的預測能力
• “標題黨”
• 科學共識
• 訴諸權威
• 單個科學家并不可靠
• 構筑自己的意見？
• 遺傳算法
• 洛特卡 - 沃爾泰拉動力學 ※
• 加利福尼亞的五彩蜥蜴
• 幸存者偏差
• 第 10 章 達爾文遇上貝葉斯
• 貝葉斯主義的社會影響
• 邁爾森的拍賣
• 貝葉斯機制設計 ※
• 貝葉斯博弈
• 混合均衡
• 謝林點
• 貝葉斯式游說
• 平分還是獨占
• “心計”
• 第 9 章 博弈已成定局
• 同態加密
• 在實踐中可行不通！
• 隱私損失的可加性
• 組合健壯性
• 拉普拉斯型機制
• 差分隱私的定義 ※
• 隨機調查的私密性
• 隨機調查問卷
• 用貝葉斯主義破譯密碼
• 今天的密碼學
• 保密
• 第 8 章 保守秘密
• 對實用的追求
• 所羅門諾夫不完備性
• 所羅門諾夫歸納法的不可計算性
• 所羅門諾夫完備性
• 貝葉斯主義造就所羅門諾夫妖 ※
• 所羅門諾夫的偏見 ※
• 算法與概率的聯姻
• 所羅門諾夫復雜度
• “模式”是什么？
• 算法基礎
• 非人類，也非機器
• 第 7 章 所羅門諾夫妖
• 貝葉斯無處不在
• 貝葉斯主義的勝利
• 被實干者拯救的貝葉斯主義
• 頻率主義海洋中的貝葉斯孤島
• 貝葉斯主義拯救盟軍
• 貝葉斯主義的寒冬
• 拉普拉斯接續法則
• 拉普拉斯，貝葉斯主義之父
• 神秘的托馬斯·貝葉斯
• 概率論的起源
• 一段起伏跌宕的歷史
• 第 6 章 貝葉斯主義的“先知”
• 偏見與道德
• 錯誤的偏見
• 貝葉斯主義者對萬物均有偏見
• 偏見拯救科學
• 用偏見對抗偽科學
• 用偏見為薩莉·克拉克辯護
• 用偏見解釋 xkcd
• xkcd1 的太陽
• 偏見是必要的
• 用偏見解釋琳達問題 ※
• 琳達問題
• 第 5 章 榮耀歸于偏見
• 再談愛因斯坦
• 漸進學習
• 智慧方程
• 統計學課本講了什么
• p 值操控
• 反對 p 值的統計學家
• 頻率主義 ※
• 科學與波普爾背道而馳？
• 行星研究簡史
• 認識論簡史
• 蘇格蘭的黑色綿羊
• 第 4 章 必須（正確地）泛化！
• 矛盾理論走向共存
• 超越真與假
• 貝葉斯邏輯 ※
• 柏拉圖主義者對陣直覺主義者
• 公理化方法
• 重新解釋亞里士多德三段論
• 量詞與謂詞
• Q 的背面都是藍色的嗎？
• 邏輯的規則
• 兩種思考模式
• 第 3 章 從邏輯上來說……
• 幾句鼓勵的話
• 小孩謎題終于解決了！
• 貝葉斯主義對薩莉·克拉克的辯護
• 貝葉斯主義對化驗結果的解讀
• 貝葉斯公式的組成部分
• 貝葉斯定理
• 被判非法的貝葉斯主義
• 薩莉·克拉克的審判
• 蒙蒂·霍爾問題
• 小孩謎題
• 第 2 章 貝葉斯定理
• 本書的目標
• 客觀性的迷夢
• 科學方法的替代
• 統一的知識哲學
• 走上貝葉斯主義的道路
• 學生問難
• 第 1 章 初始之旅
• 序
• 版權信息
• 封面

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• 序
• 第 1 章 初始之旅
• 學生問難
• 走上貝葉斯主義的道路
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• 科學方法的替代
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• 第 2 章 貝葉斯定理
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• 薩莉·克拉克的審判
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• 貝葉斯主義對化驗結果的解讀
• 貝葉斯主義對薩莉·克拉克的辯護
• 小孩謎題終于解決了！
• 幾句鼓勵的話
• 第 3 章 從邏輯上來說……
• 兩種思考模式
• 邏輯的規則
• Q 的背面都是藍色的嗎？
• 量詞與謂詞
• 重新解釋亞里士多德三段論
• 公理化方法
• 柏拉圖主義者對陣直覺主義者
• 貝葉斯邏輯 ※
• 超越真與假
• 矛盾理論走向共存
• 第 4 章 必須（正確地）泛化！
• 蘇格蘭的黑色綿羊
• 認識論簡史
• 行星研究簡史
• 科學與波普爾背道而馳？
• 頻率主義 ※
• 反對 p 值的統計學家
• p 值操控
• 統計學課本講了什么
• 智慧方程
• 漸進學習
• 再談愛因斯坦
• 第 5 章 榮耀歸于偏見
• 琳達問題
• 用偏見解釋琳達問題 ※
• 偏見是必要的
• xkcd1 的太陽
• 用偏見解釋 xkcd
• 用偏見為薩莉·克拉克辯護
• 用偏見對抗偽科學
• 偏見拯救科學
• 貝葉斯主義者對萬物均有偏見
• 錯誤的偏見
• 偏見與道德
• 第 6 章 貝葉斯主義的“先知”
• 一段起伏跌宕的歷史
• 概率論的起源
• 神秘的托馬斯·貝葉斯
• 拉普拉斯，貝葉斯主義之父
• 拉普拉斯接續法則
• 貝葉斯主義的寒冬
• 貝葉斯主義拯救盟軍
• 頻率主義海洋中的貝葉斯孤島
• 被實干者拯救的貝葉斯主義
• 貝葉斯主義的勝利
• 貝葉斯無處不在
• 第 7 章 所羅門諾夫妖
• 非人類，也非機器
• 算法基礎
• “模式”是什么？
• 所羅門諾夫復雜度
• 算法與概率的聯姻
• 所羅門諾夫的偏見 ※
• 貝葉斯主義造就所羅門諾夫妖 ※
• 所羅門諾夫完備性
• 所羅門諾夫歸納法的不可計算性
• 所羅門諾夫不完備性
• 對實用的追求
• 第 8 章 保守秘密
• 保密
• 今天的密碼學
• 用貝葉斯主義破譯密碼
• 隨機調查問卷
• 隨機調查的私密性
• 差分隱私的定義 ※
• 拉普拉斯型機制
• 組合健壯性
• 隱私損失的可加性
• 在實踐中可行不通！
• 同態加密
• 第 9 章 博弈已成定局
• “心計”
• 平分還是獨占
• 貝葉斯式游說
• 謝林點
• 混合均衡
• 貝葉斯博弈
• 貝葉斯機制設計 ※
• 邁爾森的拍賣
• 貝葉斯主義的社會影響
• 第 10 章 達爾文遇上貝葉斯
• 幸存者偏差
• 加利福尼亞的五彩蜥蜴
• 洛特卡 - 沃爾泰拉動力學 ※
• 遺傳算法
• 構筑自己的意見？
• 單個科學家并不可靠
• 訴諸權威
• 科學共識
• “標題黨”
• 市場的預測能力
• 金融泡沫
• 第 11 章 指數超乎直覺
• 那些大得過分的數
• 計算的“玻璃天花板”
• 指數爆炸
• 印度 - 阿拉伯數字的魔法
• 本福特定律
• 對數尺度
• 對數
• 貝葉斯公式搶到了哥德爾獎
• 貝葉斯主義者的度假方法
• 技術奇點
• 第 12 章 揮動奧卡姆的剃刀
• 上星期四……
• 足球里沒有命中注定
• 過度詮釋的災難
• 追尋簡單性的復雜旅程
• 世事并非一貫簡單
• 交叉驗證
• 蒂布斯蘭尼正則化
• 穩健優化
• 用貝葉斯方法解決過度擬合 ※
• 只有貝葉斯推斷才是可容許的 ※
• 奧卡姆剃刀來自貝葉斯主義！
• 第 13 章 真相在撒謊
• 公立醫院還是私人診所？
• 相關并非因果
• 尋找混雜因素
• 回歸平均
• 斯坦悖論
• 內生分層的失效
• 進行隨機化吧！
• 蘇格蘭黑色綿羊的回歸
• 貓是什么？
• 詩性自然主義
• 第 14 章 又快又（足夠）好
• 素數的奧秘
• 素數定理
• 的近似
• 漸近展開
• 實用主義的限制
• 圖靈的機器學習
• 實用貝葉斯主義
• 次線性算法
• 思考的多種模式
• 邁進后嚴謹階段！
• 貝葉斯的近似
• 第 15 章 不走運導致的錯誤
• FiveThirtyEight 與 2016 年美國總統大選
• 量子力學是概率性的嗎？
• 混沌理論
• 無法預測的確定性自動機
• 熱力學
• 香農熵
• 香農的最優壓縮
• 香農冗余度
• KL 散度
• 沃瑟斯坦度量
• 生成式對抗網絡
• 第 16 章 記憶缺陷
• 數據的價值
• 數據泛濫
• 廁所問題
• 信息洪流的高速處理
• 卡爾曼濾波器
• 面對大數據的人類大腦
• 擦除記憶創傷
• 虛假回憶
• 用貝葉斯幫助記憶
• 短期記憶與長期記憶
• 遞歸神經網絡
• 應該學什么，應該教什么？
• 第 17 章 睡夢是你的顧問
• 想法從何而來？
• 人工智能的創新藝術
• 隱含狄利克雷分布
• 向 LDA 施以援手的中餐館
• 蒙特卡羅模擬
• 隨機梯度下降法
• 偽隨機數
• 重要性抽樣
• 重要性抽樣能助 LDA 一臂之力
• 伊辛模型 ※
• 玻爾茲曼機
• MCMC 與谷歌的 PageRank
• 梅特羅波利斯－黑廷斯抽樣
• 吉布斯抽樣
• MCMC 與認知偏差
• 對比散度與夢
• 第 18 章 抽象方法超出常理的有效性
• 深度學習，真的行！
• 特征學習
• 單詞的向量表示
• 指數式的表達能力 ※
• 復雜性的涌現
• 柯爾莫哥洛夫精致度 ※
• 精致度就是所羅門諾夫的 MAP 估計！※
• 本內特的邏輯深度
• 數學的深度
• 數學的簡潔性
• 數學的模塊性
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• 大腦不可思議
• 山峰還是山谷？
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• 運動的感知
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• 歸納問題
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• 心智理論
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• 第 20 章 一切都是虛構
• 柏拉圖的洞穴
• 反實在主義
• 生命是否存在？
• 貨幣是否存在？
• 目的論，科學中的一條死路？
• 關于現實，圖靈－丘奇論題有何說法？
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• 大腦之外的世界是否存在？
• 貓存在于二進制代碼中嗎？
• 所羅門諾夫妖的非實在論
• 第 21 章 信念的起源
• 發散級數的奇聞
• 但那是錯的，不是嗎？
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• 自然（選擇得到的）道德
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