十分钟梳理《概率统治世界》丨数据工匠简报（Mar. 06）

十分钟梳理《概率统治世界》丨数据工匠简报（Mar. 06）

摘要：本期介绍一篇梳理《概率统治世界》的好文；接着介绍狗熊会推出的“机器学习论导”；最后介绍最近日本研究者提出新算法：让机器人通过多模态深度强化学习获得社会智能。

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十分钟梳理《概率统治世界》

特许伦敦帝国学院高级研究员。皇家统计协会前任主席；Winton（欧洲最成功的算法交易对冲基金之一）的首席科学顾问；畅销书作者，著有《信息时代：数据是怎样统治世界的》、《奇迹法则》。

这本书强调概率中的最少且必要的知识，以及生活中反常识的现象,比如“热手信念”、“赌徒谬误”等等。对于想要学习概率的人来说，这是一本很值得阅读的入门书。

“The improbability principle” 在书中被翻译为“奇迹法则”，也就是这本书的核心 —— 看似极不可能的事情，其实是司空见惯的。

奇迹法则之下，又有几大分支：必然法则、巨数法则、选择法则、杠杆概率法则、够近法则。这篇文章在每个分支中，都有其概念、应用、总结，方便阅读。

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机器学习导论 | 第一讲

张志华教授简介

博士，北京大学数学科学学院统计系教授。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。

主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。

张志华老师的公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。
经过张老师授权同意，狗熊会公众号将会在这学年同步重温这两门课程。
新学期开始了，同学们拿起小板凳坐在前排开始听课吧。对了，这门课现在的助教是狗熊会政委哦。

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日本研究者提出新算法

我们一直在期待机器人能在我们的日常生活中发挥重要的作用，而作为机器人强国的日本也一直是这一领域的领导者之一。近日，日本大阪大学和日本科学枝术振兴机构（JST）ERATO ISHIGURO 共生人机交互项目（Symbiotic Human-Robot Interaction Project）的研究者在 arXiv 提交了一篇论文，介绍了他们在机器人的社会智能上的研究成果。另外值得一提的是，他们的实验用到了著名的 Pepper 机器人。

要让机器人与人类在类似我们社会那样的社会世界中共存，它们需要掌握类似人类的社交技能，这是很关键的。通过编程的方式来让机器人掌握这些技能是很艰难的。在这篇论文中，我们提出了一种多模态深度 Q 网络（MDQN：Multimodal Deep Q-Network），可以让机器人通过试错的方法来学习类似人类的交互技能。这篇论文的目标是开发能够在与人类的交互过程中收集数据并且能够使用端到端的强化学习从高维度传感信息中学习人类交互行为的机器人。本论文表明，机器人在经过了与人类的 14 天交互之后，可以成功学会基本的交互技能。

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