一切模型背后的灵魂：最大似然估计 为什么几乎所有模型的目标函数，最终都能指向这条原理？从机器学习到神经网络，背后的哲学都来自同一个思想：最大似然估计（MLE）！#数理统计 #概率论 #统计学 #机器学习 #数学思维

据央视网报道，在12306技术中心，铁科院电子所数智客运研究室网络安全专家张智告诉记者，为保障购票公平，反刷票系统从访问频率、操作行为、设备特征、账号信誉、网络IP等多个维度进行综合识别，并结合智能分析与机器学习模型，在高并发场景下实现毫秒级实时甄别。

采样推断：蒙特卡洛和变分推断 机器学习 生成模型底层算法 围绕机器学习中不可计算积分这一核心挑战，展开了从经典概率近似方法到现代生成模型底层逻辑的完整演进梳理，介绍贝叶斯推断中积分难问题的核心方法。蒙特卡洛通过随机采样模拟分布；MCMC利用马尔可夫链处理无法归一化的后验概率；变分推断将统计模拟转化为优化问题，通过最大化ELBO逼近目标。Metropolis-Hastings（MH）算法解决了直接采样的难题，但在大数据、高维度场景下存在明显缺陷，也是其被变分推断替代的核心原因，是从蒙特卡洛方法到现代生成模型

宇宙大反弹：宇宙在不断地毁灭和重生中循环往复 大反弹理论颠覆了我们对于宇宙起源的认知。在宇宙标准模型中，大爆炸被描述为一个奇点，既然时间和空间都始于奇点，那大爆炸之前是什么？大反弹理论认为：我们的宇宙并非始于一个无限致密、无限炽热的奇点，而是由一个先前收缩的宇宙，反弹而来的。也就是说，大爆炸之前，是一个在引力作用下不断收缩的宇宙，但量子排斥力阻止了宇宙坍缩成奇点，并使其反弹，转而开始了我们如今所观测到的宇宙膨胀。圈量子引力理论认为，空间存在一个最小的、不可再分的基本单元，这意味着空间体积和物质密度不可能无