GPT-4正接管人类数据专家!先验知识让LLM大胆预测,准确率堪比传统...
此外,研究还表明,至少在某些领域,LLM可以基于其丰富的训练数据提供准确和相关的估计,这些数据可以与真实世界的数据相匹配。使用LLM进行数据插补是有前景的,但它需要仔细考虑领域和特定用例。因此,这项研究结果有助于更好地理解LLM在数据科学中的潜力和局限性。用LLM先验启发此外,研究人员还利用LLM研究了先验启发,...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
虽然更好的预测性能可以转化为更精确的因果估计,但现有的基于模型的方法具有相对刚性的参数假设,因此没有充分利用数据中的信息。而贝叶斯方法是一个能够解决现有挑战的替代方案。首先,贝叶斯不确定性度量易于解释。贝叶斯推断通过在观察数据和假设模型的条件下提供“概率陈述”来解决推断问题。其次,贝叶斯多层次建模是捕捉...
加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作
这种贝叶斯观点提供了关于敌对合作性质的三个重要见解:首先,它自然地适应了数据无法在一种理论和另一种理论之间做出决定性仲裁的情况(例如,作为观察到在两种理论下都被认为不太可能的数据的结果)。其次,它解释了为什么敌对双方可能会对他们合作设计的实验结果得出不同的结论——一种理论的支持者可能会(非正式地)给他...
【学术前沿】浙江大学良渚实验室沈宁团队Genome Medicine发布多维...
这里加入gnomAD中罕见良性变异是为了消除原有ClinVar中数据中可能存在的bias,即数据中人群等位基因频率与变异致病性高度相关。第二步,研究人员使用Oba等人提出的基于贝叶斯PCA的缺失值估计方法对经过注释的数据进行缺失值填补并通过一系列条件进行过滤筛选得到候选训练数据集,应用特征工程将特征数量扩充至3,000个以上。为了...
实证分析三步走:数据、模型还有结果检验
基于以上分析,本文建议那些运用政府统计数据进行的实证分析,都应该重视这种系统性误差,运用工具变量等方法来检验和纠正计量结果的误差是一种通常的手法。如果无法纠正,对误差造成的可能后果作一个讨论是必要的。3.实验数据由于传统的经济分析在某些实证分析中无法克服内生性问题,实验经济学便大行其道。实验经济学分...
贝叶斯主义的胜利
费希尔将他的频率主义理论出色地应用在遗传学的实验中,但杰弗里斯从中看到,频率主义如果用在地震学上会出现严重的局限性(www.e993.com)2024年7月25日。实际上,为了研究地震波的传播而重现地震,这可相当困难……对地震的测量稀少而模糊,但在得到贝叶斯方法这一武器后,杰弗里斯就知道应该如何解释他获得的数据,并由此确定地震中心,甚至正确猜测出地球的...
量子贝叶斯算法的金融应用
贝叶斯网络是一种常见的概率图模型,被广泛应用于人工智能与数据挖掘等领域。贝叶斯网络能够帮助我们理解和分析复杂的系统,从而做出准确的预测和决策。贝叶斯网络主要由节点和边组成。不同于传统的图模型,概率图模型使用节点表示随机变量,使用节点之间的有向边表示节点之间是否存在概率关系。每个节点可以看作一个子节点,子...
让牛顿服输、硬怼拿破仑的贝叶斯主义之父拉普拉斯
无论如何,拉普拉斯之后进行了贝叶斯式的推理,目的是根据抽出纸条的颜色来更新他的偏见。在应用贝叶斯公式(其实是拉普拉斯自己的公式)之后,拉普拉斯得出了这样的结论:白色纸条的后验比例仍然是一个在0和1之间的随机数。但如果要预测从罐中抽出的下一张纸条的颜色,那么他会向白色这个可能性赋予2/3的概率。
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
总之,贝叶斯大脑和预测编码的基本主题是,大脑是一个推理引擎,它试图优化导致其感觉输入的概率表征。这种优化可以利用(变分自由能)“惊奇”约束来实现。简而言之,自由能原理包含了贝叶斯大脑假说,可以通过该领域的许多方案来实现。这些方案几乎无一例外地涉及到大脑区域或单元之间某种形式的信息传递或信念传播。这样,我...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式
这个公式可以写成“误差平方等于偏差平方加上方差”。也就是说,误差可以分解为两部分。首先,第一部分误差来自算法平均而言在预测上的不准确度,这就是偏差;然后,另一部分误差来自不同训练集之间差异导致的预测浮动,这就是方差。于是,拟合不足对应的情况是使用的学习算法过于刻板,无法很好地适应数据,因此导致预测中的...