8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
使用最大似然(对数似然)估计最优参数以稳定方差并最小化偏度。Box-Cox要求输入数据严格为正,而Yeo-Johnson支持正负数据。在机器学习的背景下,这些变换解决了几个常见挑战:数据规范化:许多机器学习算法,如线性回归、神经网络和一些聚类方法,假设数据遵循正态分布。PowerTransformer可以将偏斜或重尾分布转换为更接近高...
万字长文:为什么AI读心术的研究,大多是对资源的浪费?| 追问顶刊
在神经科学领域,解码和编码是两种分析功能性磁共振成像(fMRI)数据的主要方法。虽然解码方法由于其灵敏度和能够揭示大脑空间结构的能力而被广泛使用,但编码方法提供了一种更加原则性和系统性的分析方式。编码通过检查编码向量,可以自然地采用多变量方法研究大脑活动“模式”,而这种方法在某些情况下被证明比基于分类的解码模...
...一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算方法
然而,这两种方法在基因功能注释方面都有相同的主要局限性,即依靠与参考蛋白质数据库(如COG、Pfam和KEGGOrthology)的同源性搜索来预测功能。因此,在组装的宏基因组数据中预测出的基因如果没有映射到参考蛋白家族,通常就会被忽略,并从后续的比较分析中剔除。为了消除这种对参考数据集的依赖,并估算出未探索的功能多...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
步骤1.模型搜索和参数估计。我们采用贝叶斯收缩法规范和估计DM-FLM模型,从其后验分布中采样G次(不包括burn-in阶段的采样),获得参数的抽样θ(g)??π(θit|D),其中D={(Xit,yit(c)obs):it∈S0}是未处理观测的集合。由于贝叶斯收缩,π(θit|D)实际上是分布的混合。步骤2:预测和整合。我们通...
...的秘密武器;实时可穿戴的情绪识别技术;用扩散模型生成网络参数
TBUS是基于模拟学习和记忆过程中观察到的θ波(5Hz)和γ波(30Hz)振荡模式的特定超声参数设计的。研究者发现,TBUS可以以两种方式工作:一种是间歇性刺激,可以增强大脑的活动(类似于大脑练习后变得更强);另一种是连续性刺激,可以减弱大脑的活动(类似于大脑放松后变得更弱)。这项技术与其它非侵入性大脑刺激方法...
中科大新突破!实现相位编码双场量子密钥分发的改进安全分析
参数估计和后处理:利用诱饵态的数据估计信号态的相位错误率,并进行错误校正和隐私放大以生成最终的密钥(www.e993.com)2024年9月30日。改进的安全性分析方法文章中提出的改进安全性分析方法的核心思想是将正确轮次和错误轮次的信息泄露分别进行计算。这种方法受到SNS-TF-QKD协议的启发,其中正确和错误轮次的相位错误率被分别估计。在传统的相位编码QK...
研习营老师论著推荐|吴雨豪:认罪认罚“从宽”裁量模式实证研究...
在统计方法上,倾向得分匹配包括两个步骤:①选取协变量运用logistic回归计算倾向值;②进行得分匹配构建对照组。[33]在具体操作上,首先,在计算每一个倾向值的时候,我们不但选取了被告人血液中酒精浓度、危险驾驶是否造成实际损害、自首、坦白、积极赔偿等影响量刑的情节,同时我们还将刑事诉讼程序类型(普通程序、简易程序、...
追问daily | 基于主动推理的AI革新框架发布;p-tau217血液测试在...
生成性模型在贝叶斯分析、概率机器学习和许多领域中起着关键作用,如计量经济学、医疗保健和系统生物学。研究人员开发了自动学习此类数据概率模型的方法。然而,现有的概率编程系统大多集中于模型规范和参数估计,缺乏对复杂数据库查询的支持。GenSQL正是为解决这一问题而设计的。它是一个用于查询生成模型的概率编程系统,通...
基于机器学习视角的新老券利差分析
3.分析方法:核密度估计本文采用核密度估计方法对样本数据特性进行提取。核密度估计是一种估计概率密度函数的非参数方法,在数据科学和机器学习等领域有广泛的应用。本文对样本数据绘制了核密度曲线,横坐标为因子数据,纵坐标表示在给定横坐标处的概率密度估计值,又称核密度值。
(上接D41版)神州高铁技术股份有限公司 关于对深圳证券交易所2023...
3、将在上年计算预计未来现金流量现值时采用的估计与本年实际情况进行比较,分析预测结果的历史准确性;4、取得了公司对各资产组进行减值测试的报告,对商誉所属资产组的认定和进行商誉减值测试时采用的关键假设、参数、方法以及判断进行分析,检查相关假设、参数、方法以及判断的合理性;...