如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
因此,模型需要超越刺激可计算性,并结合目标驱动的行为,即使是限制在感官过程的模型。这包括流行的深度神经网络模型(例如,识别模型[56]),其他的建模方法则更加积极地结合行动,通常是为了尽量减少感官输入与预测之间的误差,或最大化奖励,亦或两者兼顾(例如,贝叶斯模型[90],主动推理[91]或强化学习[92])。这些模型根据...
论文中的统计报告建议:生存分析和贝叶斯统计方法
详细说明先验分布(正态分布,二项式分布,伽马分布)和超参数值的选择(例如,平均值,正态分布的方差),以及做出这些选择的基本原理和理由。如果使用详细的先验分布,审稿人很可能会对此进行额外的审查,所以作者应该为选择的先验分布提供强有力的理由,并为所做的具体选择提供依据。如果是分层模型,请指定模型更高层次的结构。
【话险危夷】严重低氧血症危重患者的低氧合目标与高氧合目标的...
我们使用分层贝叶斯逻辑回归模型,并对分层变量(慢性阻塞性肺疾病、血液恶性肿瘤和部位)进行部分合并调整,以计算亚组结果。结果是使用效果测量值呈现之前的概述。补充附录和其他地方提供了有关参数定义的更多信息。治疗效果分析的连续异质性我们使用贝叶斯logistic回归模型评估了低氧合目标分配与连续量表90天全因死亡率的4...
50年最重要,8大统计学发展!哥大教授论文列举推动AI革命的统计学思想
贝叶斯非参数先验在无限维概率模型族上也有了巨大的发展,这些模型都有一个特点,就是随着样本量的扩大而扩大,而且参数并不总是有直接的解释,而是一个更大的预测系统的一部分。4.贝叶斯多级模型(Bayesianmultilevelmodels)多级或分层模型具有因组而异的参数,使模型能够适应集群抽样、纵向研究、时间序列横截面数...
Cancer Cell:人工智能在临床肿瘤学中的应用
在计算模型开发中,人们认为对于每个模型输入的特征都存在一个最低所需数据样本量(Mitsa,2019)。在我们追求建议定制化的道路上,积累利用复杂算法所需的训练数据变得更具挑战性。幸运的是,研究者已充分认识到医疗保健领域的这种数据缺口,并且已经提出了一些倡议来简化和统一数据收集过程(Wilkinson等人,2016)。然而,由于...
因果推理、正则化上榜:权威专家盘点近50年最重要的统计学思想
12万(www.e993.com)2024年9月8日。AkiVehtari,阿尔托大学计算概率建模副教授,主要研究兴趣包括贝叶斯概率理论与方法、贝叶斯工作流、概率规划、推理与模型诊断、模型评估与选择、高斯过程以及分层模型等。他还著有《Regressionandotherstories》和《BayesianDataAnalysis》等书籍。谷歌学术中论文总引用量近4万。
大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例
本研究通过四轮问卷调查对模型进行验证和校准(如表2所示),同时每一轮调查都保持相同的问项和调查方式,但也会对问卷进行部分修正,例如在前三轮问卷中要求被访者在五个圈层中最内四层至少各填写5人,最外层至少填写3人,但是在训练过程中发现最外层由于样本量过少而无法学习到其特征,导致最外层准确率非常低。因此,为...