【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...
隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModels,HMMs)是一种序列模型,它假设存在一个潜在的隐藏过程,这个过程可以通过马尔可夫链来建模。同时,它还假设有一系列观察到的数据,这些数据是这个潜在过程的一种有噪声的表现(Murphy,2012)。简单来说,HMMs就是通过观察到的数据序列来推断出隐藏的马尔可夫过程的一种模型。给定观测数...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
因此,我们展示了一种方法,可以在最具预测性和最鲁棒的模型之间进行选择,从而规避预测性能和鲁棒性之间的众所周知的权衡。1引言分布偏移是机器学习中许多失败案例的原因[Hendrycks和Dietterich,2019,Koh等,2021],也是经典统计学中各种奇特现象的根源,例如辛普森悖论[Peters等,2017,vonKügelgen等,...
罗德里克 | 批判与反批判:经济学和经济学者的限度
但正如我在第一章中解释的,就像我们可以在截然不同于现实的实验室里做实验一样,有些假设不符合现实的模型也可以是有用的。通过这两种方式,我们都能排除干扰因素,确定因果关系。我们必须注意的是关键假设,即与实质性结果或所要处理的问题直接相关的假设。显然,我们不会基于从真空中推出的原理来制造一架飞机。以对...
...融资:此前重大投资业绩严重不及预期,本次募投项目诸多关键假设...
同时,另一关键假设毛利率方面,发行人原预计预测期内黎阳天翔毛利率将稳定在52%左右的极为理想水平,而实际其装备制造业务一度出现巨亏,2022年、2023年对应实际毛利率分别仅为-62.16%、6.59%,两者之间同样存在天差地别的巨大差异。而当时间来到2022年,在发行人终于迈出此前多年扣非归母净利润连续亏损的泥潭后不久,...
数据分析的常用方法有哪些?从基础到高级一文读懂
决策树易于理解和解释,而随机森林通过集成多棵决策树来提高预测准确性和鲁棒性。比较效果在实际项目中,随机森林通常表现出更高的准确性,尤其是在处理复杂数据时。例如,在某些研究中,随机森林的预测准确率达到了97.20%。9.假设检验假设检验是用于验证某个假设是否成立的重要工具。在数据分析中,存在一些常见的...
解释选择性视觉注意相关的广泛经验现象,视觉识别的自由能例子拆解
然而,与预测编码等方案中通常使用的模型相比,SAIM假设了??同的“生成模型”(www.e993.com)2024年10月21日。这种差异的一个重要结果是SAIM的反馈回??是兴奋性的,而预测编码方案会导致抑制性反馈回??(即从感觉输入中减去预测以形成预测误差)。为了??于直接比较这两种架构,我们推导出SAIM的新版本(错误预测(EP)??SAIM)它使用预测...
拥抱无序:在预测处理中寻觅不确定性的价值
不是所有的不确定性都一样。一个简单的分类法可以将不确定性分为:可预期的不确定性、不可预期的不确定性,和不稳定性。可预期的不确定性是指心中既有的生成模型已经可以预期的不确定性(生成模型是一套结构化的知识,能够根据细微不同的情境和当前任务来生成局部预测)。当环境变化使得我们自己的生成模型也不再可靠...
重新审视人性的基本假设
尽管这些假设在初看之下可能遭到一些人的质疑,但若我们超越个体的差异,聚焦于人类的共性,我们会发现这些假设经得起考验。由于人性的假设对解释社会的理论、治理社会的方法有着关键的作用,我们还可以从这些假设的应用结果来反观假设本身的正确性。值得注意的是,这些假设,和善恶有一定关系,但又有很大区别。理性作为一个...
美国安全与新兴技术中心发布:《人工智能安全的关键概念:机器学习...
然而,目前还不可能在不使用不切实际的假设的情况下提供这样的数学保证。相反,我们所能做的最好的事情,就是在精心设计的经验测试中,开发出能够很好地量化不确定性的模型。现代机器学习中的不确定性量化方法可分为四类:确定性方法、模型集合、共形预测、贝叶斯推理。这些方法各有利弊,有些能提供数学保证,有些则在...
【投资论】风险、不确定性与差异性观点
如果一家公司的股票价格为85美元,高于一致性估计的一年目标价格79美元。但具有讽刺意味的是,虽然这家公司的未来现金流具有高度的可预测性,而且比特斯拉更稳定,但假如当时分析师的预测是正确的,这家公司的股票风险反而更大,因为它没有安全边际。在这种情况下,确定性更高的业务反而有可能更危险。当公司的现金流具有更...