2025年杭州电子科技大学硕士研究生入学考试823统计学综合考试大纲...

1.抽样分布:抽样的基本概念;抽样分布。2.点估计:矩估计;极大似然估计。3.估计量的选择标准:一致估计;无偏估计;有效估计。4.区间估计:总体均值的区间估计,总体成数的区间估计(尤其掌握正态总体均值与方差的区间估计,(0-1)分布参数的区间估计,单侧置信限等)。5.样本容量的确定:估计总体均值时样本容...

实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...

实际上,如果基于最大化操作改造贝尔曼方程,就可以跳过策略提取步骤直接写出描述最优Q函数的方程,这就是Q学习(Q-learning)。因此,如果你能找到一个函数Q??,使其等于当前奖励加上下一个最大的Q值,就可以恢复出最优策略。这个方程的神奇之处在于,它实际上并不假设从任何特定策略中采样动作。这是一种称...

疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报

它允许研究者探索变量随时间的变化如何影响事件的风险,能够正确处理噪声和未能完全观察到的时依性协变量信息,从而无偏估计纵向过程和生存过程之间的关系。然而实际情况下的假设和参数估计可能更加复杂,尤其是在分析大型数据集时,可能需要除MCMC和极大似然法以外的更高效的参数估计方法,这增加了对模型的计算...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

本节首先通过后向过程(3)回顾扩散模型的抽样理论,基本假设是对估计得分函数的准确性。4.3.1抽样理论通过扩散模型抽样的计算效率从某些高维分布中抽样在计算上可能具有挑战性。例如,[167]展示了使用任何稳定算法从低温Sherrington-Kirkpatrick模型中抽样的难度。一个有趣的研究线索将是理解通过扩散模型抽样的计算...

多组学大数据与医学发展 | 科技导报|高通量|转录组|遗传学|生物学...

机器学习在罕见疾病变异的优先级排序方面也表现出极高的效用。例如,一种基于逻辑回归的机器学习利用大量文献衍生数据集将表型与候选基因匹配,以帮助鉴定遗传病的潜在致病基因。另一种方法则应用最大似然估计和贝叶斯网络来达到同样的目的。这些方法在识别罕见遗传疾病方面特别成功,多项研究显示未诊断的遗传疾病的解决率...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

首先,(统计)推理是从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程(www.e993.com)2024年11月5日。最大似然法也是同样的,如可以通过一系列的观察数据点确定平均值的最大似然估计。因此,贝叶斯推理不过是利用贝叶斯定理从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程。使用贝叶斯定理处理数据分布...

人工智能在过程工业绿色制造中的机遇与挑战丨Engineering

因此,可以根据最大熵原理对基于现有先验知识得到的参数进行优化,并使用极大似然法进行估计。然后,贝叶斯网络可以准确地追踪风险因素。如前所述,通过综合分析数据,贝叶斯网络能够找到一个异常源来估计焦化炉是否会发生失控反应。此外,利用过程安全知识图提供的关联数据,贝叶斯网络可以针对不同的异常情况提供应急解决方案。

真正的高手,都是贝叶斯主义者-虎嗅网

贝叶斯更新是一种方法,它使用贝叶斯公式来更新我们对某个假设的信念。具体来说,贝叶斯更新包括以下步骤:1.我们首先有一个对某个假设(例如,某封邮件是垃圾邮件)的先验信念。这个信念通常表示为一个概率。2.然后,我们收集新的数据,这些数据可能会影响我们对假设的信念。在贝叶斯统计中,我们使用贝叶斯公式将这些新...

万字聊聊ADAS多传感器后融合

后融合处理流程如下图为基本RC后融合系统流程图,接下来将介绍各个模块:如下图为Apollo融合部分代码UML图,代码层序清晰,BaseDataAssociation、BaseTracker、BaseGateKeeper三部分分别对应数据关联、track预测更新以及特征融合、航迹管理。5.1数据对齐在进行关联操作之前,需要将信息统一到相同的坐标系以及时间节点,也就是...

智能汽车多传感器信息如何融合应用?

3.1.3多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每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...