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信息的数学和哲学| 美感，需求和进化| 色觉问题和分析哲学| 投资组合和风险控制| 杂谈| 经济学| 疫情分析|

置顶 · 首次发表的评论文章：《回顾学习函数和语义信息测度的进化——进而理解深度学习》: 2023-7-14 11:40; Entropy 是MDPI出版公司出版的一个专业期刊，汇集了全球许多对熵和信息感兴趣的作者和读者。这篇是我在Entropy上面发表的第4篇文章。这篇文章经过4位审稿人审稿（可见编辑重视），一致同意修改发表。主要修改：更改了前两章结构；重要文献和述评集中于Introduction部分；添加了本人研究介绍和实验结果。英文版见： ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|1529 次阅读|没有评论

置顶 · 我关于鸟和性选择的发现—— 一篇英文介绍含有更多有趣图片: 2021-10-27 12:16; 最近英文杂志Research Features介绍了我关于鸟、美感和性选择的发现。我以前在博文中介绍过一些，这篇文章包含我对美和性选择难题最简洁也是最严谨的叙述，还包含我最近发现的几个有趣例子。曾有专家审查了我的有关专著摘要和部分章节，竭力反对，建议我看他的书——看他怎样用鸟雀的食物解释鸟雀羽毛颜色。但是他如何解 ...; 个人分类: 美感，需求和进化|3178 次阅读|没有评论

置顶 · 鲁晨光的色觉译码模型和流行的阶段模型比较: 2007-6-5 06:26; 流行的阶段模型： http://survivor99.com/lcg/books/color/zonemodel/ 我的译码模型： http://survivor99.com/lcg/my/colormodel.htm 和阶段模型相比，译码模型简洁，对称，解释色觉变化，色盲和色觉进化更加简单。用译码模型解释色盲和色觉进化：人眼本来只有一种塞敏感细胞，后来分 ...; 个人分类: 色觉问题和分析哲学|6319 次阅读|没有评论

置顶 · 应邀发表了一篇科学哲学长文：P-T概率框架用于语义通信，证伪，确证和贝叶斯推理: 热度 1 2020-10-6 14:15; 这篇文章英文版应Philosophies的特刊Logic anf Science的客座编辑Dr. Fabien Paillusson的邀请而写（不收版面费）。他邀请我是因为看到我发表在Entropy上关于确证的文章： https://www.mdpi.com/1099-4300/22/4/384 . 应邀文章是一个大统一文章： 1. 统计和逻辑的统一 ———了解人工智能中统计学派和逻辑学派的 ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|4327 次阅读|5 个评论热度 1

发表了一篇英文长文：语义信息G理论和逻辑贝叶斯推理for统计学习: 热度 1 鲁晨光 2019-8-21 01:04; 这是我近五年研究的总结，也基于我以前的研究结果。发表的期刊是：Information： https://www.mdpi.com/journal/information 文章是： https://www.mdpi.com/2078-2489/10/8/261 英文open access 期刊，不限长度。我用的方法——语义信息方法——与众不同， Information正好适合我。同行评论要过两关，要老实按re ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|3253 次阅读|2 个评论热度 1

用第三种贝叶斯定理求多标签分类——有简单方法何必用复杂的？: 鲁晨光 2018-6-12 12:01; 作者以前研究语义信息论，最近研究了多标签分类基本方法，觉得，从语义通信的角度看，结合已有的方法，应该能得到更简单更合理的方法。下面是最近研究的一个总结。、本文使用交叉熵方法，即用样本分布代替样本序列。参考文献：  Wikipedia 的多标签学习介绍： https://en.wikipedia.org/wiki/M ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|3151 次阅读|没有评论

我捡到大漏了——发现混合模型收敛严格证明方法: 热度 1 鲁晨光 2018-4-2 13:11; 我一直说EM算法收敛证明有问题，我把它改进为CM算法。我以前提供的CM算法收敛证明要比EM算法的收敛证明好得多，但是还不严格。现在发现，采用分析Shannon的信息率失真函数用到的变分和迭代方法，可以严格严格证明CM迭代方法收敛。 EM算法的问题和CM算法收敛证明详见： http://survivor99.com/lcg/CM/EMwayout.pd ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|4360 次阅读|2 个评论热度 1

一个新的数学框架用于机器学习——挑战流行的贝叶斯主义推理...: 鲁晨光 2018-3-14 00:58; 我想写一篇《一个新的数学框架用于机器学习——挑战流行的贝叶斯主义推理》，在人工智能会议上交流。这里是一个提要，希望赢得知音，得到知音支持，从而有机会大会发言。最近两年多，我一直在努力用语义信息方法改造挑战流行的Bayesian Inference方法。语义信息方法包括： 1）语义信息准 ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|3301 次阅读|没有评论

交叉熵是谁最早提出和应用的？: 鲁晨光 2018-3-1 14:31; 交叉熵 (cross-entropy, 或 CE) 最简单形式就是 H=-∑P(xi)logP(xi|θ). log 后面是似然度或预测的概率。下面是 wikipedia 介绍： https://en.wikipedia.org/wiki/Cross_entropy 我在一个群里说，人工智能需要一个像物理学中“能量”那样的贯穿很多公式的概念，这个概念应该是信息。我用语义信息方法优 ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|10473 次阅读|1 个评论

兼容Shannon, Popper, Fisher, Zadeh思想的语义信息论: 热度 3 鲁晨光 2017-8-11 14:09; 不久的一个报告，希望把我的语义信息方法讲得更清楚。 PPT见 http://survivor99.com/lcg/semantic.ppt 简单说来就是用反映语义的真值函数产生似然度，把似然度带进Shannon信息公式，这样Shannon信息测度就变为语义信息测度，能够反映Popper和Fisher的假设验思想。反过来，用这样的信息测度可以优化真值函数或Za ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|4468 次阅读|8 个评论热度 3

公布求解最大互信息和最大似然度的信道匹配算法—用以取代EM算法: 热度 3 鲁晨光 2017-6-12 12:25; 搜索最大似然度，可见有33万篇文章： http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleListURL_method=list_ArticleListID=-1217372240_sort=r_st=13view=cmd5=32025f8bcf94febd17e33e7009f377cdsearchtype=a 搜索EM算法有8万多篇文章： http://www.sciencedirect.com/science?_ob=Article ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|5848 次阅读|7 个评论热度 3

冒名奇观《信息论在经济中的应用》-胡志远: 鲁晨光 2017-5-3 03:19; 《信息论在经济中的应用》-作者胡志远，这篇文章见： http://www.docin.com/p-860107562.html 这明明是我的文章，胡志远拿去几乎原封不动发表了——只改了标题和作者姓名，好像还是正规期刊：《信息与计算科学》。我原文好像没有投搞，是放在这里了： http://survivor99.com/lcg/books/GIT/ ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|4206 次阅读|2 个评论

看语义信息研究如何解决归纳问题: 鲁晨光 2016-11-27 11:55; 基于语义信息论的确证方法——以乌鸦悖论和医学检验为例摘要：确证度计算是现代归纳逻辑的核心议题。语义信息研究表明，对于不太可靠的预测或假设，适度信任可以提高平均语义信息。求一系列证据提供的平均信息时，改变不信度 b’（即反例的真值），使平均语义信息达最大的不信度就是否证度 b’*, b*=1- b’*就是确 ...; 个人分类: 信息的数学和哲学|4978 次阅读|1 个评论

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