深度访谈|AI 如何改变预测科学?看看统计学家怎么说

所以,你所举的这个例子,无论是在金融领域还是在GPA领域,都确实有助于强调为什么我们不仅要关注平均值——或者我们可能称之为“点估计值”——还要关注我们可能有较高置信度的区间。我的意思是,我希望任何人都能明白,能够预测区间而不仅仅是数字是多么有价值。STROGATZ:欢迎回来。我们一直在和EmmanuelCandès...

分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408

为了解决这一问题,我们介绍了一种针对结构化生成模型的新型预测编码算法,我们称之为“分而治之预测编码”(DCPC);它与其他预测编码公式不同,因为它尊重生成模型的相关性结构,并且可以证明其执行了模型参数的最大似然更新,同时又不牺牲生物合理性。从实证角度来看,DCPC在数值表现上优于其他算法,并且在一些以前未用预...

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

不同的样本会产生不同的估计值。因此,就有了样本统计量的抽样分布——从同一总体中抽取的相同样本量的不同样本计算出来的估计值形成的分布。用点估计值代表总体参数值的同时,还必须给出点估计值的可靠性。但是有时一个具体的点估计值无法给出估计的可靠性的度量,因此有必要围绕点估计值来构造总体参数的一个区间...

审计计划与实际执行的审计程序存在偏差,某事务所和两名注会遭警示

但2023年大信所商誉审计底稿中“资产组现金流预测主要参数分析表”中的数据为2022年商誉底稿中资产组现金流预测主要参数分析表数据,未对管理层聘请的评估师出具的商誉减值测试报告中“引用的预测数据是否合理、依据是否充分”进行复核。

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

如果模型中包含除了实体和关系向量表示外的其他参数(如神经网络模型中的权值W和偏差b),则需要将之作为共享参数[23]与知识嵌入一同学习.进入预测环节之前,需要将表示学习过程中训练得到的参数结果保存到模型中.在预测过程中,模型将数据集中存在的所有实体或关系依次填补进待预测的知识空缺位置中,以评分函数...

深度体验测评:值得买科技旗下‘小值’AI购物助手的实战表现与产品...

它依托于强大的垂直领域知识库与高精度的语言理解算法,无论是热门护肤品的真实口碑分析、还是家电产品的参数对比筛选,都能提供贴心且专业的建议(www.e993.com)2024年11月23日。Part2:“小值”的四大功能1、口碑透视镜:群众的眼睛是雪亮滴“小值”就像一双洞察一切的眼睛,每日不间断地分析处理全网数以亿计的真实用户评价,帮你剔除虚假...

Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型

负二项分布对于严格正的计数数据很有用,因为它不预测负值。对数正态分布有效地预测右偏数据,如经济指标或自然现象。低方差正态分布适用于紧密围绕平均值聚集的数据,适用于高置信度预测。TimeGPT、Chronos、Moirai比较虽然我认为TimeGPT上不了台面,但是作为第一个将基础模型概念提出来的作品,我们还是要说明一...

量化未来与预测科学的前景

[20]我们是否可以更加精准地预测它的到来?当然,这里的定义难题在于,通过什么来定义?例如,我们可以通过参数的数量来定义。根据一些推测,目前的GPT-4的参数可能在1.8万亿左右。[21]当深度神经网络的参数达到百万亿级别时,会产生更高程度的智能涌现。或者说,这时它已经跨过“门槛”。另外,通用人工智能相当于何种超能力...

开源:Test-Time Training 巨大提升抽象推理

TTT的一般过程如下:从初始模型参数θ0开始,对于每个测试输入(或一批输入),我们首先从测试输入生成训练数据。然后我们优化这些参数以最小化损失函数,产生临时更新的参数θd用于预测。生成预测后,模型恢复到原始参数θ0,以进行下一个实例或批次的预测。因此,TTT为每个测试输入训练了一个专门的预测模型,该模型是通过在从...

多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?

他们苦苦盯着p值(指用来判定假设检验结果的参数),祈祷神奇的统计软件得出“p<0.05”这个完美的裁决。只有这样,他们才能推翻原假设(或叫零假设),有依据说原假设只是一个小概率事件,接着也就接受了研究假设——至少有95%的把握。而研究假设的结论往往是一项研究之所以“有所创新”的证据。