高维变换在建模、回归和分类中的应用

这一结果表明,将两个独立变量的联合分布表示为高维向量,只需分别计算这两个分布的变换并将它们绑定在一起即可。在由多个子空间组成且随子空间数量呈指数增长的产品空间上进行变换和积分,可以简化为在各个子空间上分别进行积分。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...

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

一个长度为T的等间隔单变量时间序列是在时间上收集的一系列标量观测值,表示为向量。一个长度为T的等间隔多变量时间序列是在时间上收集的一系列D维向量观测值,表示为向量。定义2:图(Graph):图是一个有限集合对,其中是一个包含n个节点(也称为顶点)的集合,是边的集合。在无向图中,每条边都是一个...

Nature Medicine | MASLD和心血管风险有何联系?六大聚类带来的...

数据驱动的MASLD亚型分类该研究基于法国ABOS队列(n=1,389),结合比利时(UZA,n=463)、意大利(MAFALDA,n=261)和芬兰(Helsinki,n=375)三个独立验证队列的数据,采用非监督聚类方法对MASLD患者进行分类。聚类分析基于六个关键临床变量:年龄、BMI、HbA1c、ALT、LDL和甘油三酯。选择这些变量是因为它们能够反映代谢功能...

数量化的方法有哪些?数量化方法在不同领域的应用有何差异?

数量化方法:定义与分类数量化方法是一种运用数学、统计学和计算机技术来处理和分析数据,以获取有价值信息和解决问题的手段。常见的数量化方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、因子分析等。回归分析回归分析用于研究变量之间的关系,通过建立数学模型来预测因变量的值。例如,在金融领域,可以通过回归分析来预测股票...

Axure PR 9 多级下拉??选择器 设计 & 交互

1.选中一级分类元件,双击中继器,到中继器内部矩形,在交互窗格创建单击时交互,显示/隐藏显示二级分类设置选中当前为真。添加筛选二级分类中继器规则插入变量函数[[TargetItem.type1==Item.type1]]再看一遍完整规则添加动作显示/隐藏隐藏三级分类...

陈姿含:人工智能算法决策中的敏感个人信息保护 | 法律科学202406

伴随着深度学习技术的不断进步,单纯修正某一类别的信息变量,可能对于修正信息引发的歧视问题的规制作用不大(www.e993.com)2024年12月19日。我们依旧以亚马逊的招聘算法为例,这一算法在被发现有基于性别的歧视后,程序员隐藏了算法对“性别”这一信息的识别,但算法本身依然能够通过其他信息进行有效的“性别猜测”。算法决策对于信息相关性的挖掘,会...

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

确定最佳阈值:通过观察ROC曲线和AUC值,可以帮助确定分类器的最佳阈值。在不同的应用场景中,可能需要根据具体的业务需求来平衡真正例率和假正例率,AUC值可以为选择合适的阈值提供参考。c.合理值区间AUC值的合理值区间为0.5到1。越接近1表示分类器性能越好,0.5表示分类器性能与随机猜测相当。一...

【深度报告——玉米】能量原料的替代格局与平价关系

目前,核心替代品已具备供应端变量的特征,以交易饲用供应预期为主,比如小麦和稻谷;边缘替代品则多被当作需求端变量,以交易玉米的现实需求变化为主,传统的高粱、大麦、木薯干以及新兴的碎米、麸糠等均属此列。究其原因,是边缘替代品的抗营养因子难题以及供应的不足,限制了其在饲料中添加的比例和总规模。

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

对于不同的下游任务如分类、包涵判断、相似判断、多选等。之后统一进入Transformer块进行特征提取,最后根据任务类型通过线性层设计完成结果输出。同为预训练,GPT的Fine-tuning模式与ELMo的Feature-basedPre-Training模式区别在于:ELMo模型是一种词嵌入模型,它的目的在于生成词的上下文有关表示,而不...

AI-Native 的大产品时代

GenAI带来新变量根据上面的分析,GenAI对信息商品经济的优化方式、程度、范围将决定其价值大小,那么以此出发我们可以继续做如下分析:GenAI对信息商品经济不同环节的影响:生产环节:GenAI技术对信息商品经济最为本质和深刻的影响将发生在生产环节,这种影响也会传导至分配和消费环节,具体来说:...