贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
在实际应用中,选择合适的模型通常需要平衡模型复杂性、数据拟合程度和解释性。贝叶斯方法的一个关键优势是能够通过模型比较(如使用贝叶斯因子)来形式化这种权衡。此外贝叶斯方法还允许我们将先验知识纳入模型,这在数据有限或存在强烈的领域知识时特别有用。通过合理设置先验分布,可以改善模型的预测性能特别是在小样本情况下...
决策者的决定都是概率练习题
概率论和贝叶斯定理帮助我们克服了这种不确定性。而对于折现现金流模型,还有一个批评是对于在非线性世界中运营的公司的经济回报,却采取了线性外推的方法。模型假设在折现的未来数年里,现金增长率将维持在不变的水平。但是这种情况——任何一家公司都能产生可精确预测的不变的回报率,显然是不太可能发生的。经济波动总...
CVPR 2024 | ABNN:将大型预训练模型无缝转换为贝叶斯神经网络...
与传统的确定性DNN不同,贝叶斯神经网络(BNN)并不是仅学习单一的参数,而是对参数的后验概率分布进行建模,具体来说,在给定新的输入时,BNN的输出是通过整合模型所有可能参数集合的期望得到的,可以表示如下:其中表示整个参数空间,相较于DNN,BNN的主要优势在于能够直接量化模型预测的不确定性,得到更加可靠、完整的输...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
贝叶斯深度学习就可以满足了这一需求,它将神经网络当前的连接权重值视为先验概率模型,每个训练样本相当于一条新线索,可以不断将先验概率更新为后验概率。如此一来,神经网络不再固定不变,能同时给出预测结果及其不确定性估计。举例来说,在计算成像任务中,普通神经网络只能输出重建的图像,而贝叶斯神经网络不仅能重建图...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
小样本学习效果好:相较于依赖大量数据拟合复杂模型的方法,朴素贝叶斯算法在小样本情况下表现较为出色,因为它并不试图从数据中学习复杂的非线性关系,而是基于统计学原理对类别概率进行估计。易于理解和实现:朴素贝叶斯算法原理相对简单,易于理解,代码实现也较为直观,这为实际应用中的调试和优化提供了便利。
科创丨国内版Sora的秘密,藏在生数科技大模型团队里
回顾生数科技在视频生成技术领域的研发历程,早在2017年,团队便发布了贝叶斯概率机器学习平台[珠算](www.e993.com)2024年10月18日。这一平台在国际上属于最早面向深度概率模型的编程库之一,支持包括GAN、VAE、Flow等在内的多种深度生成式模型的概率建模。2022年初,团队提出了无训练推理框架Analytic-DPM,通过直接估计最优方差,大幅提升了采样效率,...
贝叶斯网络模型在医学诊断中的应用与准确性评估
贝叶斯网络模型是一种基于概率论的图模型,在众多应用领域中有广泛的应用。在医学领域中,贝叶斯网络模型可以用于判断疾病和症状之间的关系,从而帮助医生做出更加准确的诊断。贝叶斯网络模型的核心思想是贝叶斯定理,即在已知先验概率的情况下,通过观测到的数据来更新概率。贝叶斯网络模型通过构建节点和边构成的有向无环图来...
基于机器学习算法的债券流动性预测
递减规则列表模型(FRL)是一种监督预测模型,可用于预测个券未来的流动性。该模型由FutongWang和CynthiaRudin于2015年提出,类似一棵向右生长的二叉树,优点是可以学习到与人工经验类似的评价方式。先用关联分析的方法来挖掘规则,形成规则池,接着使用贝叶斯方法在规则池中挑选后验概率最大的规则,可以产出预测结果的规则...
我发现了一种能让我不断变好的思维模式!
想和大家分享一个让我不断变好的思维模式:人生贝叶斯模型。贝叶斯算法是概率论中的一个经典算法,因为我不是搞数学的,只能简单介绍一下,如果有错误欢迎指正。贝叶斯是根据当前所得到的信息去推断真实概率分布的一个算法。每当有新信息加入的时候,就去调整自己的概率分布,如此往复循环,不断逼近真实的概率分布。
医疗器械真实世界研究设计和统计分析注册审查指导原则24年3号
例如,对于基于倾向性评分的分层调整统计需考虑层内效应值大小(如有效率、比值比、发生率等)、每层器械暴露组分配概率、倾向性评分重叠程度等。当模型过于复杂时,可以考虑使用基于模拟研究的方法帮助估计样本量。(十一)质量控制1.数据质量(1)数据收集建议制定完善的病例报告表和变量词典,依据病例报告...