数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

参数估计的方法分为点估计和区间估计两种。点估计就是直接以样本统计量的某一个取值作为总体参数的估计值。区间估计的思想则是选择一个被认为很可能包含总体参数的区间,该区间通常以点估计为中心,通过加减边际误差得到区间的上限和下限。点估计统计量是随机变量的函数。因此,样本统计量本身也是一个随机变量。不同的...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

第3天:批量处理声子晶体的频散曲线(带隙)方法3.1用于声子晶体带隙批量计算的MATLAB代码3.1.1COMSOL有限元模型以MATLAB代码表示3.1.2MATLAB读取并修改COMSOL有限元模型3.2基于COMSOLwithMATLAB的带隙数据批量自动生成方法3.2.1通过代码更改COMSOL有限元模型中的几何和材料参数变量(包含...

爱范儿

也因良好的功耗控制,搭载骁龙XElite的笔记本不需要和传统笔记本一样,只有外接电源才能解锁完整的性能释放,而是随时随地都能满血运行,这也源于XElite采用了全新的技术架构,为PC行业开创了新的可能性。这也是为什么包括MagicBookArt14骁龙版在内的骁龙XElite笔记本都能做得更轻薄,依靠骁龙在移...

“AI发展现状反思”笔谈|预测方法对AI的限制

当时正值“九年战争”期间,哈雷根据此表,假设18~56岁的人能够拿起武器上战场,根据人口数量来估计战争的兵源数量,并且依据每个年龄段的死亡数量出售保险产品,使国王的收益最大化。自此,预测与推理一样进入了科学研究中。二、预测与推理的不同作用导致AI发展推理和预测两者之间存在一些区别,首先推理的目的是为了得到...

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

合成控制法使用安慰剂测试作为推断工具,但使用者不能将其解释为置换检验(编者注:置换检验是统计学中一种基于反证法、重抽样原则的非参数性检验),因为处理不是随机分配的。因此,研究人员无法以传统方式量化其估计值的不确定性。其他频数推断方法需要一个重复采样的解释,这往往与许多比较案例研究核心的固定单位群体(...

学术动态:计量经济学的前沿问题是什么?

一种减少偏差的方法是使用Neyman正交估计方程(www.e993.com)2024年11月18日。纠偏机器学习通常需要估计未知的Riesz表示,惠特尼·纽维论文的一大创新是提供了Riesz表示的Riesz回归估计量,这些估计量依赖感兴趣的参数,而不是显式的公式,并且可使用任何机器学习方法来估计,包括神经网络和随机森林。另一大创新是针对依赖广义回归的参数(包括高维广义线性模型...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

如果你被捕,法官可能会利用风险评估工具来计算你在开庭前再次犯罪的概率,然后决定是应该保释还是监禁你。如果你得了癌症,医院可能会依靠大数据算法为你设计治疗方案。如果你是一名社会工作者,你可能会被派往算法认为的社区中风险最高的家庭。这些情况都没有良好的理论、可靠的数据或稳定的环境支持,因此,神奇的人工智能...

人工智能(AI)的大模型里 XXB(6B、34B)是什么意思?

有这么一个粗略的对比方式,我们也可以类比大模型的参数量。一般来说参数量超过1B,也就是10亿的模型才叫大模型(LargeLanauageModel),我们就当大模型是哺乳动物的族群。一般来说别的条件一样的情况下,参数量(神经元数量)越大,这个模型(生物)的智能程度越高。

用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究

在上述公式中,m表示估计的参数数目。选择GMM模型混合组分的最佳数量是通过寻找提供最低BIC值的方式来确定的。在概率分布的基础上,可以进一步计算散度。Renyi熵是Shannon熵的一种扩展形式,具体定义如下:在上述公式中,Hα表示离散概率分布f=(f1,f2,...,fn)时阶数为α时的Renyi熵。当α趋近于1时,Renyi熵也...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

使用NumPy和Pandas来计算一些基本的描述性统计量:importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.random.normal(0,1,1000)df=pd.DataFrame(data,columns=['values'])print(df.describe())这个例子生成了1000个服从标准正态分布的随机数,并计算了均值、标准差等统计量。