概率建模和推理的标准化流 review2021

粗略地说,取du为u周围的(无限小的)小邻域,dx为du映射到的x周围的小邻域。然后我们有,即dx的体积除以du的体积。dx中的概率质量必须等于du中的概率质量。因此,如果du被扩展,那么x处的密度就小于u处的密度。如果du被收缩,那么x处的密度就更大。可逆且可微变换的一个重...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

我们将BayesFlow的性能与以下能够进行摊销无似然推断的最新方法进行了比较:条件变分自编码器(cVAE)[35]、带有自回归流的cVAE(cVAE-IAF)[26]、带有异方差损失的深度推断(DeepInference)[41]、通过LSTM神经网络学习信息摘要统计量的近似贝叶斯计算(ABC-NN)[22]和分位数随机森林(ABC-RF)[43]。为了训练这些模型,我们...

统计学必知必会「标准差&方差」

比如连续随机变量:Var(X)=E[(X??μ)2]=∫+∞??∞(x??μ)2f(x)dxVar(X)=E[(X??μ)2]=∫??∞+∞(x??μ)2f(x)dx方差概念背后的逻辑很简单:一个取值与期望值的“距离”用两者差的平方表示。该平方值表示取值与分布中心的偏差程度,平方的最小取值为0,当取值与期望值相同时,此时不离散,...

如何理解和评价机器学习中的表达能力、训练难度和泛化性能

如果我们使用批大小(batchsize)为1的随机梯度下降方法,那么在最差情况下我们采样到得到有用的训练信号的转移的概率是1/N,N是数据集的大小(这样每一代的训练都会可靠地让模型变好)。为了找到一个较好的模型,我们可以暴力地送入更多的数据或增加训练代数。此外,通过在低层特征上的「自举」(bootstrappin...

如何解决自然语言处理中90%的问题

为了让我们的模型专注于更有意义的单词,我们可以在词袋模型的基础上使用TF-IDF分数(词频-逆文档频率)。TF-IDF通过词语在数据集中出现的稀少程度决定词语权重,减少出现频率太多的词语权重,因为它们可能只会带来噪声。这里是使用PCA获得的新向量。TF-IDF向量可视化...

名师解析2017全国II数学:难度较上年变化不大

杨浩波:下面看第三板块概率统计,今年的概率统计13题是期望方差的公式,它的期望分布如果是n,p,那它期望就是EX=np,然后DX=n-p(www.e993.com)2024年11月26日。第18题考了一个相对冷门的题,也不能说冷门,就是不经常出现。考了四大图的列表,今年着重考察了Ⅱ卷。可能有同学说这个掌握的不太好,但其实你会发现今年的模考题出现列表的次数还是...

2016金融专硕各高校真题汇总版_考研真题解析_考研帮(kaoyan.com)

5、已知一资产组合,含A和B,A的方差为0.16,B方差0.25,AB协方差0.12,A收益2,B收益1,1.求AB相关系数2.当A占50%,B占50%.求组合风险和收益3.求最优资产组合权重二、论述题1、论述完全竞争厂商要素使用原则2、论述资产资本定价模型3、论述汇率决定因素,以及目前决定我国汇率因素有哪些...

华宏名师:2006年MBA全国联考各科真题解析

第11题正确答案是C(1/3)。这道题中只要求一个元素就可以了。第23题正确答案是A。第24题正确答案是A。第25题正确答案是C。范培华老师:我讲一下微积分概率,刚才已经说过了,今天的题是从来没有过的,是空前的,没有这么容易过。容易是好事,也是坏事。我刚才说了方差太少,分辨率太高,不知道录取怎么录。