贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
贝叶斯线性回归提供了一个强大的框架,用于理解和量化变量之间的关系。通过引入先验分布和考虑参数的不确定性,这种方法不仅能给出点估计,还能提供完整的后验分布,从而更全面地描述我们的知识状态。从简单的线性模型到更复杂的多项式回归和样条方法,我们看到了如何逐步增加模型的复杂性以捕捉数据中更细微的模式。每种方法...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
融合深度学习的贝叶斯滤波综述张文安,林安迪,杨旭升,俞立,杨小牛当前动态系统呈现大型化、复杂化的趋势,基于贝叶斯滤波的动态系统状态估计遇到一系列新的挑战.随着深度学习在特征提取与模式识别等方面的优势与潜力不断显现,深度学习与传统贝叶斯滤波相结合的研究也随之兴起.为此,梳理了不同领域融合深度学习...
清华大学李克强院士领衔策划——智能网联汽车丨JME特邀专辑(中)
基于值分布式强化学习的安全决策策略:提出了一种结合值分布式强化学习(FPQN)与条件风险价值函数(CVaR)的决策策略,专注于提高无信号灯十字路口场景下的驾驶安全性;决策不确定性估计框架的创新:引入集成学习理论,构建了基于集成FPQN的决策不确定性估计框架(EFPQN),能够实时量化决策风险,提高了系统应对驾驶风险的能力;S...
独家中字!LeCun 学生 Alfredo 春季 AI 课程开播;CVPR'24 遥感数据...
RepLiQA是一个包含「上下文-问题-答案」三元组的评估数据集,涵盖了17个主题或文档类别,旨在测试大型语言模型(LLM)在提供的文档中查找和使用上下文信息的能力。10.CS-Eval大模型网络安全评测数据集该数据集覆盖11个网络安全大类领域、42个子类领域,4,369多项选择题、判断题、知识抽取题,提供知...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的后验概率分布,通过求联合分布函数的最小似然,得出多传感器信息综合的最终融合值与实际环境的1个先验模型,从而对整个环境产生1个特征描述。贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期望风险最小(图2)。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性AI使用低成本脑电图设备估算大脑年龄新脑瘤预测模型显著提高胶质瘤生存时间预测准确性全脑高分辨率探测GPCR激动剂新工具新型显微镜技术打开阿尔茨海默病代谢另一扇窗无需编码专业知识即可使用的脑科学工具...
南方科技大学819概率统计2023级硕士研究生招生考试自命题科目考试...
二、考试内容1)概率论a.随机事件和概率随机事件与样本空间,事件的关系与运算,概率的概念与基本性质,古典概型,几何概型,条件概率,全概率公式,贝叶斯公式,事件的独立性。b.随机变量及其分布随机变量概率,随机变量分布函数的概念及其性质,离散型随机变量的概率分布,连续型随机变量的概率密度,常见随机变量的分...
贝叶斯定理:10个让你更厉害的观念
一个贝叶斯主高手,能够在相信中怀疑,在怀疑中相信,并在一个充满不确定性的世界里,持续前行,一道好玩儿的题目据说是海外某量化巨头的一道面试题:你有2个预测器,每个预测器在晚上会显示“涨”或者“跌”,来预测明天股市是涨还是跌。根据历史统计,每个预测器预测的准确率都是0.7,并且预测器之间的预测结果是独...
不得不看的机器学习面试60题!含泪码完
问20:解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。贝叶斯公式最小化分类错误的贝叶斯最优分类器等价于最大化后验概率。基于贝叶斯公式来估计后验概率的主要困难在于,条件概率是所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本直接估计得到。朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设,对于已知的类别,假设所有属性相互独立。这样,朴素...
贝叶斯法则:预测未来
20世纪20年代中期,贝叶斯统计学家哈罗德·杰佛利曾考虑仅仅通过一辆城市有轨电车的序号来确定一个城市有轨电车的数量,并得出了相同的答案:该数字的双倍。一个类似的问题出现得更早,在第二次世界大战期间,同盟国试图估计由德国制造的坦克数量。他们通过所捕获的坦克的序列号,在纯数学估计的基础上进行预测,得出的...