高维变换在建模、回归和分类中的应用

将独立变量的分布进行绑定,并将相同变量(们)的分布进行聚合,可以构建类似于贝叶斯网络和图形模型的深度概率模型。特别是,这两种操作正好对应于和积网络,允许从数据中构建可处理的模型[45]。高维变换提供了一种将高复杂度分布表示为单个高维向量的方法,从而可以在高维空间中使用简单的内积执行边缘化、条件化、采样、贝...

学术分享丨时空图神经网络模型在时间序列预测和分类中的应用

在本综述中,采用与Chen等人在参考文献[18]中提出的类似的分类法来讨论时空GNN。03时空图神经网络及其分类时空图神经网络的研究主要集中在多变量时间序列上,这些时间序列可以自然地抽象成时空图。在时空图中,节点代表特定时间步的变量,边表示变量之间的关系,这种表示假设节点的特征信息依赖于其自身的历史值以及其...

研究生论文数据分析方法大全

1、一元线性回归分析:只有一个自变量x与因变量v有关,x与Y都必须连续型变量,因变量y或其残差必服从正态分布。2、多元线性回归分析:使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,x与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、...

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

计算公式:AUC的计算通常使用积分的方法,由于ROC曲线通常是阶梯状的,实际计算中可以通过近似求和的方式进行。对于一系列不同阈值下的TPR和FPR值,可以通过梯形法则近似计算AUC值。b.用法评估分类器性能:AUC值越大,说明分类器在不同阈值下区分正例和负例的能力越强。一般来说,AUC值在0.5到1...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

NLP技术中的词嵌入用来将文本序列的基本单元“词”映射为机器能够理解的“词向量”。最简单的词向量表示方法是独热向量(one-hotvector)。假设词典中不同词的数量(词典大小)为N,每个词对应一个从0到N-1的不同整数(索引)。词之间的相似度。

one-hot encoding不是万能的,这些分类变量编码方法你值得拥有

one-hot编码(one-hotencoding)类似于虚拟变量(dummyvariables),是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法(www.e993.com)2024年12月19日。其中1代表某个输入属于该类别。从机器学习的角度来看,one-hot编码并不是一种良好的分类变量编码方法。众所周知,维数越少越好,但one-hot编码却增加了大量的维度。例如,如果用一个序列来表示...

分享|临床研究中统计学方法的规范应用与典型案例

缺失值的处理方法:明确少数个体存在缺失值,且该变量不是分析的主要变量,可以考虑直接删除存在缺失的个体值或者变量。填补缺失值。常用的随机缺失填补方法有均值填补法、回归值填补法、末次访视观测值向前结转法和多重填补法等。某研究使用中国健康与退休纵向队列数据,评估中国中老年人群中抑郁症状和心血管疾病发病率之...

请停止对分类变量进行独热编码!

独热编码,又称虚拟变量,是一种将分类变量转换为若干二进制列的方法,其中1表示存在属于该类别的那一行。很显然,从机器学习的角度来看,它并不是一个对分类变量编码的很好的选择。一般来说,维度的数量越低越好,而这种方法很明显增加了大量的维度。例如,如果我们要有一列代表美国的州(比如加州、纽约州),独热编码...

浅议曲面分类的数学基础

图2.曲面共形不变量。两张曲面彼此共形等价,当且仅当它们具有相同的共形不变量。曲面的共形不变量有多种计算方法,比如周期矩阵。所有零亏格的可定向度量曲面都和单位球面共形等价,因此从共形结构而言,无法直接区分。对于亏格0"data-formula-type="inline-equation"style="">的封闭度量曲面,我们可以计算基本群的...

“高危”前列腺癌的分类

一项分析强调了使用不同图式的结局范围,该分析显示,使用不同已发表的图式的相同患者群体的5年无复发生存概率为49-80%。12有些,如Kattan列线图,认为格里森评分和PSA是连续的,而不是二分类变量,并以连续的方式报告疾病特异性结果的概率;因此,实际构成“高风险”的内容确实可能有很大差异。