卓越期刊发表 | AFP-L3%亚洲多个大规模队列荟萃分析:肝癌诊断价值...

阳性似然比(PLR)为7.8(95%CI:5.7–10.7),阴性似然比(NLR)为0.33(95%CI:0.26–0.41),诊断比值比(DOR)为24(95%CI:16–37)。此外亚洲人群的研究显示更高的敏感度和特异性—AFP-L3的敏感度为0.79(95%CI:0.75–0.82),特异性为0.89(95%CI:0.85–0.92)。GALAD模型性能2023年,苏州大学附属第一医...

最后10天,考前必背知识点大合辑!

(1)生理性增多:年龄变化(中性粒细胞和淋巴细胞2次交叉变化);日间变化(早晨较低、下午较高。一日内最高值和最低值可相差1倍。);运动、疼痛、情绪变化;妊娠与分娩;其他(吸烟者白细胞计数高于非吸烟者30%)(2)病理性增多:反应性增多(骨髓贮备池中的粒细胞释放或边缘池粒细胞进入循环池,三急一严一恶);异常...

人人都能看懂的EM算法推导

多数情况下我们是根据已知条件来推算结果,而极大似然估计是已经知道了结果,然后寻求使该结果出现的可能性极大的条件,以此作为估计值。比如说,假如一个学校的学生男女比例为9:1(条件),那么你可以推出,你在这个学校里更大可能性遇到的是男生(结果);假如你不知道那女比例,你走在路上,碰到100个人,发现男生...

ICCV 2021 Oral | DEAR:面向开集动作识别的深度证据学习

然而实际上,由于EDL的目标是一种最大似然估计,具有较高的过拟合风险。在不确定性估计方面,过拟合体现为无论样本是否未知,模型都过于信任分类结果(over-confident)。因此,一个好的不确定性分类模型,其不确定性应当具备的特性是:准确分类的样本具有较高的可信度(低不确定性),错误分类的样本具有较低的可信度(高不...

塔勒布新书读后感:基于反脆弱的赔付关系

即使是肥尾分布,对于一些统计量的极大似然估计依然有效,此时通过估计尾部参数α反推变量分布,再求解分布均值要比对样本直接求均值准确的多。证实和证伪人们经验的难度比想象的要大。主成分分析和因子分析会失效,肥尾条件下为得到稳定结果所需的样本量极大。

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

这里说明一下,对于采用极大似然思路的估计(即上面的第一种估计方法),因为该方法是将评分看成类别变量,那么肯定有很多标的物的估计值是一样的,这时如果我们需要再区别这些评分一样的标的物的话,可以采用估计该值时的概率大小再进行二次排序(www.e993.com)2024年11月2日。采用贝叶斯方法来做推荐会存在一些问题,具体来说,我们在估计和估计时,...

GAN生成的结果多样性不足怎么办?那就再添一个鉴别器!

是非正数,则证明成立并得到了最大值。接下来,,计算生成器G的最优方案G*。证明:将D1*和D2*代入极大极小方程,得到:分别是KL和反KL散度。这些散度通常是非负的,并且只在PG*=Pdata时等于0。换言之,生成器生成的分布PG*与数据分布完全等同,这就意味着由于两个分布的返回值都是1,两个鉴别器在这种情况下...

专访IJCAI 17 杰出青年科学家夏立荣博士:以人为本,是群体决策的必...

从夏立荣博士的个人感觉而言,有点像专门为青年学者准备的特邀报告,研究做得越好,被邀请的几率越高。今年能受邀参加IJCAI2017的EarlyCareerSpotlight环节,夏立荣博士认为于他而言是一个很大的荣幸,希望能借助这个机会,让更多的人了解群体决策(甚至更广义的经济与计算方向)的重要性。

卡方检验在实际工作中的应用

这里就涉及到自由度的概念,由于<商品图数量>原始数据分类有四个水平:“无、一个、两个、三个及以上”,导致自由度增加,卡方分布由陡峭变成缓坡,拒绝域随之右移,需要更大的卡方值才能拒绝零假设,虽然例子中6.59>3.84(自由度为1的极限卡方值),但仍<7.82(自由度为3时的极限卡方值),因此判定该设计因素不同水平对高...

万字长文解读GAN:从基本概念、原理到实际应用

生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)作为一种优秀的生成式模型,引爆了许多图像生成的有趣应用。GAN相比于其他生成式模型,有两大特点:不依赖任何先验假设。传统的许多方法会假设数据服从某一分布,然后使用极大似然去估计数据分布。生成real-like样本的方式非常简单。GAN生成real-like样本的方式通过...