深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...

一旦这些模型不再是LLM,它们就不会再被训练,至少对于PPO来说,它们就不会再被训练去做最大似然法了,它们被训练成策略。所以可能最常见的或者最受信任的基准是我们所说的聊天机器人竞技场,基本上是上网,让互联网上的随机用户盲目地与两个聊天机器人交谈,只需问很多问题,看看两个答案,然后评价哪一个更好。你要...

R语言学习笔记(八) -极大似然估计

这里以第216个群体为例,计算等位基因M频率p的极大似然估计。>nMM=Mourant$MM[216]>nMN=Mourant$MN[216]>nNN=Mourant$NN[216]>loglik=function(p,q=1-p){#似然函数取对数+2*nMM*log(p)+nMN*log(2*p*q)+2*nNN*log(q)+}>xv=seq(0.01,...

北大经院工作坊第186场 | 递归扩散模型的近似半参数极大似然估计...

哈尔滨工业大学(深圳)经济与管理学院王斌助理教授以“递归扩散模型的近似半参数极大似然估计(ApproximateSemiparametricMaximumLikelihoodEstimationofRecurrentDiffusionModels)”为题,为经济学院师生作了学术报告。工作坊由经济学院王熙助理教授主持,经济学院国际经济与贸易系副主任陈仪副教授,新结构经济学研究院胡博助...

...| 王法:基于高维非线性因子模型的极大似然估计和推断

北京大学经济学院王法副教授以“MaximumLikelihoodEstimationandInferenceforHighDimensionalGeneralizedFactorModelswithApplicationtoFactor-augmentedRegressions”(高维广义因子模型的极大似然估计与推断及其在因子增广回归中的应用)为题发表了学术演讲。午餐会由经济学院高明副教授主持。午餐会现场王法首先...

极大似然估计详解

,因此,a和b的极大似然估计:总结求最大似然估计量的一般步骤:(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;(3)求导数;(4)解似然方程。最大似然估计的特点:1.比其他估计方法更加简单;2.收敛性:无偏或者渐近无偏,当样本数目增加时,收敛性质会更好;...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

计算最大似然估计现在我们对最大似然估计有了直观的理解,我们可以继续学习如何计算参数值了(www.e993.com)2024年11月3日。我们找到的参数值被称为最大似然估计(maximumlikelihoodestimates,MLE)。我们同样将用一个例子来演示这个过程。假设这次有三个数据点,我们假设它们是从一个被高斯分布充分描述的过程生成的。这些点是9、9.5和11。那...

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

23、点估计和置信区间的区别是什么?点估计给我们一个特定的值作为总体参数的估计。采用矩量法和极大似然估计法导出了总体参数的点估计。置信区间为我们提供了一个可能包含总体参数的值范围。通常首选置信区间,因为它告诉我们这个区间包含总体参数的可能性有多大。这种可能性或概率称为置信水平或置信系数,用1-alp...

统计学常犯错误TOP榜,避坑防雷指南!

11.最大似然估计与最小二乘法区别最小二乘法是基于几何意义上距离最小最大似然估计是基于概率意义上出现的概率最大最小二乘法:对数据分布无要求最大似然估计:需要知道概率密度函数12.关于H0与H1H0:原假设,零假设---零是相关系数为0,说明两个变量无关系H1:备用假设如何...

老婆到底生气没?论概率学在老婆情绪中的应用

实际中,我们不总是可以得到贝叶斯最优估计。这时,可使用其它点估计准则,例如极大似然(MaximumLikelihood,ML)估计、加权最小二乘(WeightedLeastSquare,WLS)估计、最小均方(LeastMeanSquare,LMS)估计等,但一般这些方法都是次优的。结论9:贝叶斯估计之所以称为最优,是因为利用了先验信息,即日常生活中你对...

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

1.类似极大似然的思路估计该方法就是用,使得取值最大的p对应的作为的估计值,即该方法仅仅将用户对标的物的评分看为类别变量而忽略具体评分的数值,而下面的方法则利用了评分的具体数值。2.采用加权平均来估计用户对标的物的估计可以取中的任一值,基于上面的公式1,取每一个值都有一个概率估计,那么最自然...