先验标签被拒绝，尽管其他函数因素在R中编写规则 - 腾讯云开发者社区

再如反欺诈识别中，实际预测欺诈用户的欺诈行为发生升级改变，与训练数据的行为特征有差异的情况。 Prior probability shift：先验偏移，指的是标签分布P(Y) 差异导致的。...有一小类用户在经济环境好的时候有能力偿还债务，但是由于疫情或其他的影响，宏观经济环境不太景气，如今就无法偿还了。...如上面的例子，作为一只农场中的科学鸡，如果观察到完整周期、全场景的数据，或者被灌输一些先验知识，就能更为准确预测火鸡的命运。...经典的如金融信贷领域的拒绝推断方法（参考链接[6]），我们可以从贷款被拒绝的用户中（这部分用户是贷款的时候直接被拒绝了，没有"是否违约"的标签），通过现有信贷违约模型（申请评分卡）预测这部分拒绝用户的违约概率...如果重要特征的分布差距也很大，这就难搞了，还是回头搞搞数据或者整整其他的强特征。特征选择方法可见：python特征选择 4.6 均衡学习均衡学习适用与标签分布差异（先验偏移）导致的数据集偏移。

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基于自编码器的表征学习：如何攻克半监督和无监督学习？

表 1：根据 [1] 中的用于表征学习的元先验分组的方法。尽管很多方法都直接或间接地解决了多个元先验，但我们仅考虑了每种方法中最显著的目标。注意，本质上所有方法都会强制使用低维和流形结构等元先验。...解离性：假设数据是基于互相独立的因素（这些因素内部也存在一定的变化范围）生成的，比如目标图像中的目标方向和光照条件，作为一个元先验，解离性更倾向于用表征中不同的独立变量表示这些因素。...解释性因素的层次化组织形式：这一元先验背后的直观知识是这个世界可以被描述为越来越抽象概念的层次结构。比如自然图像可以在不同层次的粒度上根据图中的目标进行抽象的描述。...尽管已有一些有希望的结果，但隐式或显式的监督仍然是一个关键推动因素，所有现有方法都使用了较强的归纳偏置且有建模方面的假设前提。...图 7：图（a）展示了 [30] 的数据率-失真权衡，其中 D 对应 (β-)VAE 目标中的重建项，R 对应 KL 项。图（b）展示了 [10,9] 中的监督式案例的一个相似的权衡。

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【Deepseek】DeepSeek-R1诞生过程

2.引入冷启动数据的RL模型DeepSeek-R1 尽管DeepSeek-R1-Zero取得了优异的性能,但也存在着输出可读性差、语言混用等问题。...这些数据引入了人类先验,规定了推理过程和答案的输出格式,以提高可读性。 (2)推理导向的RL阶段: 类似R1-Zero,在冷启动模型上进行大规模RL训练。...RL训练一直进行到在推理任务上收敛。 (3)拒绝采样和有监督微调阶段:使用RL收敛后的模型,通过拒绝采样的方式生成新的SFT数据。...推理相关数据沿用规则奖励,其他数据则采用奖励模型。结合多种奖励信号和数据分布,使模型在保持推理能力的同时兼顾通用性、安全性和可用性。...这些RL实践相互配合,支撑起了DeepSeek-R1卓越的推理表现。当然,RL在该领域的应用还有很大的探索空间,如奖励函数的设计、样本效率的提高、推理和通用目标的平衡等。

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【Deepseek】DeepSeek-R1训练方式分析

2.引入冷启动数据的RL模型DeepSeek-R1尽管DeepSeek-R1-Zero取得了优异的性能,但也存在着输出可读性差、语言混用等问题。...这些数据引入了人类先验,规定了推理过程和答案的输出格式,以提高可读性。(2)推理导向的RL阶段: 类似R1-Zero,在冷启动模型上进行大规模RL训练。...RL训练一直进行到在推理任务上收敛。(3)拒绝采样和有监督微调阶段:使用RL收敛后的模型,通过拒绝采样的方式生成新的SFT数据。...推理相关数据沿用规则奖励,其他数据则采用奖励模型。结合多种奖励信号和数据分布,使模型在保持推理能力的同时兼顾通用性、安全性和可用性。...这些RL实践相互配合,支撑起了DeepSeek-R1卓越的推理表现。当然,RL在该领域的应用还有很大的探索空间,如奖励函数的设计、样本效率的提高、推理和通用目标的平衡等。

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Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

在众多文本中筛选人们评论的关键因素因为存在情感倾向，中文表达的多样，隐性表达使得提取关键影响因素称为本项目的一大挑战。另一个挑战是评分预测，由于数据的不规则，对于模型的选取又是一大难点。...对于问题二，提取“好”，“差”酒店的关键影响因素，所研究的情感分类是二分类(正面情感和负面情感)的,给定文本已经有了评分标签，故可以通过评分标签对文本进行分类，由于3分的评论情感倾向不明确，影响分类的准确性...朴素贝叶斯模型贝叶斯方法以贝叶斯原理为基础，在先验概率的基础上将数据集归为n个标签中后验概率最大的标签(基于最小错误率贝叶斯决策原则），其特点是结合先验概率和后验概率，避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象...在本次实验中其预测准确率较低，训练速度较慢。3. 逻辑回归逻辑回归的思想就是在线性回归上再做一次函数转换，对线性回归的结果做一个在函数上的转换，变化为逻辑回归。...根据切分的方法不同，交叉验证分为下面三种：　　　第一种是简单交叉验证，所谓的简单，是和其他交叉验证方法相对而言的。

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OTA：目标检测中的最优传输分配

在训练过程中，除了正标签分配之外，大量的锚框被视为负样本。由于最优传输方案涉及所有锚框，作者引入另一个供应商（即背景），它只提供负面标签。在一个标准的最优传输问题中，总供给必须等于总需求。...3.4 方法改进 3.4.1中心先验理论上，OTA可以将盒子区域内的任何锚点指定为正样本；对于像COCO这样的一般检测数据集，作者发现中心先验有利于OTA的训练。...基于许多因素，如对象的大小、比例和遮挡条件等。由于很难直接建立从这些因素到正锚点数量的映射函数模型，作者提出了一种简单但有效的方法，根据预测边界框和锚点之间的IoU值，粗略估计每个锚点的正锚点数量。...作者还在CrowdHuman验证集上将OTA与其他方法进行了比较，以展示OTA在人群场景中的优势。...4.3CrowdHuman数据集实验如下表所示，RetinaNet和FCOS分别只实现了58.8%和55.0%的MR，远不如fast R-CNN这样的两级探测器，揭示了一级探测器在人群场景中的困境。

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A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

尽管一些研究表明人们对先验概率反应不足(基本率忽略),但其他研究发现人们对数据的可能性反应不足(保守主义)。我们认为,这些偏差的出现是因为人脑并不仅仅依赖于一种通用的机制来近似跨查询不变的贝叶斯推理。...像其他的 rational 过程模型一样,我们的方法受到这样一个事实的激励,即任何在复杂的概率模型中执行推理的计算现实的代理——在现实世界中,实时地——将需要进行近似的推理。...这种解释有两个关键因素。首先,摊销近似法具有有限的能力:它只能精确地近似一组有限的后验概率,这是由于近似体系结构有一个计算瓶颈(在我们的例子中,隐藏层中有固定数量的单元)。...这种退化可以在 Figure 3,其中大于+5 或小于-5 的前对数优势被映射到几乎相同的近似对数优势值。退化导致对信息源(如样本大小、先验和似然性)的总体反应不足。...当对计算成本施加限制(这里建模为计算瓶颈)时,被训练来近似概率推理的学习系统将利用查询分布中的规律。这些规则允许系统有效地使用其有限的资源,但是当在查询分布下回答低概率的查询时,它也会产生系统错误。

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使用贝叶斯统计来进行更好更直观的AB测试

，它避免了零假设不能被拒绝和没有得出结论的情况。...以下各节详细介绍了如何使用贝叶斯方法进行A / B测试和R中的代码示例的示例。 A/B测试数据概述为了演示贝叶斯方法，我将使用我在2020年初进行的一系列调查中的数据。...与任何贝叶斯估计一样，这种贝叶斯技术利用一组先验，这些先验通过数据中的证据更新来返回一组后验分布。...在本例中，我们将使用调查版本1和2，并比较问题2。改变函数变量以测试不同的调查和问题。...注意，传统的t检验只会返回在95%置信水平下不能拒绝零假设的结果。另一个输出显示了解释数据的其他有用信息。右上方两个以y为轴的图显示了测试数据的实际分布情况。其他数字显示后验分布。

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ICML 2021 | DEM-VAE：一类新的可解释文本生成模型

在隐变量模型中，我们能观察到的变量是文本本身，而蕴含于文本之下的那些可解释因素可被认为是隐含变量。隐变量模型可以从语料库中无监督地学习到数据的隐含结构，并基于隐含变量生成文本。...图3：混合高斯先验VAE的隐变量空间示意图。左子图是DEM-VAE得到的未塌缩的隐变量空间，右子图是普通训练方法得到的塌缩的隐变量空间。然而，在训练GM-VAE的过程中，容易发生模式塌缩现象。...本文作者发现，这一项和不同类别先验分布参数的差异程度息息相关，甚至在GM-VAE中，这一项就表达为先验参数的方差。...当用梯度下降最大化目标函数时，因为负的分散项的存在，相当于隐式地在用梯度下降最小化先验参数的加权方差。综合上述的两点性质，本文作者在目标函数中引入了一个正的分散项，以此来抵消模式塌缩的趋势。...Stanford Multi-Domain Dialog（SMD）的数据没有标注标签，作者根据被分到不同离散变量下的句子，人工地为每个类打上了一个对话行为标签，并人工评估从这个离散变量生成的句子是否符合这个类被标注的对话行为

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R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

p=19664 最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。 MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。...必须根据候选分布等不同因素来选择T的值。重要的是，尚不清楚应该使用哪种分布q（x'| x）；必须针对当前的特定问题进行调整。...马尔可夫链从任意初始值x0开始，并且算法运行多次迭代，直到“初始状态”被“忘记”为止。这些被丢弃的样本称为预烧（burn-in）。...代码中的x。在代码中提出一个新的状态x'候选计算“接受概率” 从[0,1] 得出一些均匀分布的随机数u；如果u 被算法接受拒绝一次？候选函数会影响接受率：通常，候选越接近，接受率就越大。

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Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy

尽管基于深度学习的检测器在基准数据集上取得了成功[10,9,15,33]，但它们在归纳几种实际情况(如恶劣天气)方面的能力有限。...具体来说，建议的损失被用来训练一个先验估计网络，从主要分支的特征中预测特定天气的先验，同时最小化特征中呈现的特定天气信息。这将在主分支中产生天气不变特性，从而减轻天气的影响。...此外，在损失函数中使用先验信息会导致与退化量直接相关的空间变化损失(如图1(b)所示)。因此，使用prior可以避免不正确的对齐。...这些视频数据被用来生成目标集的伪标签，这些伪标签被用来训练网络。最近，Khodabandeh等人[24]用噪声标签表述了领域适应训练。...相反，我们使用[30]中预先描述的雨层来估计雨残量，从而避免了使用昂贵的人工注释来获得雨残量。在上面讨论的两种情况(雾霾先验和雨先验)中，我们不使用任何地面真值标签来估计各自的先验。

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Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

p=23524 在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。...这种算法最常见的应用之一是在贝叶斯统计中从后验密度中取样，这也是本文的目标。...该算法规定对于一个给定的状态Xt，如何生成下一个状态有一个候选点Y，它是从一个提议分布 ,中生成的，根据决策标准被接受，所以链条在时间t+1时移动到状态Y，即Xt+1=Y或被拒绝，所以链条在时间...在选择它之前，了解这个函数中的理想特征。从提议分布g中生成X0。重复进行，直到链收敛到一个平稳的分布。从生成Y. 从Uniform(0, 1)中生成U。...对于贝叶斯分析中的参数估计，我们需要找到感兴趣的模型的似然函数，在这种情况下，从泊松回归模型中找到。现在我们必须为每个参数β0和β1指定一个先验分布。

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深入浅出经典贝叶斯统计

这决定了我们最感兴趣的陈述不能被赋予频率统计的概率。然而，如果我们也允许概率来衡量在陈述中的主观的"信仰程度"，那么就可以使用概率论的完整机制来讨论更有趣的陈述。这些被称为贝叶斯概率。...这样一个简单的例子可以在联合概率，的二维空间中图形化表示: ---- 广义贝叶斯定理可以看作是一种学习规则，当有新信息时更新我们的知识: 图中隐含的时间线衍生出了后验和先验概率等术语，尽管没有要求先验是基于...更具挑战是当计算连续随机变量时，在贝叶斯定理分母中 )作为边缘化积分来求解：通过选择适合的先验概率函数和可能性函数，这个积分可以通过解析来执行求解。...先验信息选择问题优先权的选择必然是主观的，有时还会引起争议。尽管如此，这里总结了如下一般准则: 从信息性实验中得出的数据推论对你的先验选择不是很敏感。...（乘性）因子，其中列出了其他节点的箭头指向该节点（以任何顺序，根据概率微积分规则1）。

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机器学习的统计方法贝叶斯决策理论入门

引言无论你是在建立机器学习模型还是在日常生活中做决定，我们总是选择风险最小的方案。作为人类，我们天生就采取任何有助于我们生存的行动；然而，机器学习模型最初并不是基于这种理解而建立的。...除了似然度和后验概率之间的联系之外，后验概率还可能受到先验概率的严重影响。决策规则既然我们已经很好地理解了贝叶斯定理，现在是时候看看如何利用它在两个类之间建立一个决策边界了。...使用先验概率假设我们只根据自然的先验概率做出决策，这意味着我们忘记贝叶斯定理中的所有其他因素。由于有肿瘤的概率远小于没有肿瘤的概率，我们的模型/系统将始终预测每个患者都没有肿瘤。...尽管模型/系统在大多数情况下都是正确的，但它无法识别出真正患有肿瘤并需要救治的患者。使用后验概率现在让我们使用后验概率和来采取更全面的方法。...由于后验概论是贝叶斯定理的结果，类条件概率密度和减轻了先验的影响。如果我们的模型/系统所观察的区域的衰减比普通组织要高，那么尽管存在自然的先验概率，但肿瘤出现的概率还是会增加。

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Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型|附代码数据

p=23524 最近我们被客户要求撰写关于采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。...这种算法最常见的应用之一是在贝叶斯统计中从后验密度中取样，这也是本文的目标。...该算法规定对于一个给定的状态Xt，如何生成下一个状态有一个候选点Y，它是从一个提议分布 ,中生成的，根据决策标准被接受，所以链条在时间t+1时移动到状态Y，即Xt+1=Y或被拒绝，所以链条在时间...在选择它之前，了解这个函数中的理想特征。从提议分布g中生成X0。重复进行，直到链收敛到一个平稳的分布。从生成Y. 从Uniform(0, 1)中生成U。...对于贝叶斯分析中的参数估计，我们需要找到感兴趣的模型的似然函数，在这种情况下，从泊松回归模型中找到。现在我们必须为每个参数β0和β1指定一个先验分布。

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SFFAI分享 | Geometric Relation Learning in 3D Point Cloud Analysis

关注文章公众号回复"SFFAI25"获取PPT资料视频资料可点击下方阅读原文在线观看导读 ---- 近年来，卷积神经网络（CNN）在图像这类规则数据的处理中获得了举世瞩目的成功，然而如何拓展CNN...注意到仅当是对称函数，并且函数对邻域中每一个点均共享参数时，对输入点的顺序具有置换不变性。在经典网格卷积中，特征变换函数实现为，其中为可学习的卷积权重，· 表示按元素相乘。...在方法上，我们将替换为，并让从几何关系向量中学习一个高维的映射函数。是预先定义的点和之间的几何先验。...其中几何先验可以灵活设置，因为映射函数能将映射为高维的关系向量，以实现与特征进行通道对齐。在经典图像CNN中，随着图像分辨率的降低，特征通道数会逐渐增加以提升表达能力。...尽管如此，RS-CNN仍然难以有效推理棘手的形状，比如旋转楼梯以及错综复杂的植物。公式（3）中的几何先验可以灵活地定义，我们在ModelNet40上测试了五个比较直观的例子，结果如表6所示。

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R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

必须根据候选分布等不同因素来选择T的值。重要的是，尚不清楚应该使用哪种分布q（x'| x）；必须针对当前的特定问题进行调整。...马尔可夫链从任意初始值x0开始，并且算法运行多次迭代，直到“初始状态”被“忘记”为止。这些被丢弃的样本称为预烧（burn-in）。...代码中的x。在代码中提出一个新的状态x'候选计算“接受概率” 从[0,1] 得出一些均匀分布的随机数u；如果u 被算法接受拒绝一次？候选函数会影响接受率：通常，候选越接近，接受率就越大。...1 Residual standard error: 9.78 on 29 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9579, Adjusted R-squared

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观点 | 在工程领域中，机器学习的数学理论基础尤为重要

Atzberger 回顾了机器学习中的经验风险与泛化误差边界，他认为在科学和工程领域中，我们需要从基本理论与数学出发高效使用现有方法，或开发新方法来整合特定领域与任务所需要的先验知识。...正如近期当前最优结果和统计学习理论中「没有免费的午餐」定理所述，结合某种形式的归纳偏置和领域知识是成功的必要因素 [3 , 6]。...监督学习感兴趣的是在不完美条件下找出输入数据 x 的标注与输出数据之间的函数关系 f，即 y = f ( x) + ξ，不完美条件包括数据有限、噪声 ξ 不等于 0、维度空间过大或其他不确定因素。...在 IC 中，卷积神经网络（CNN）的使用非常普遍，CNN 通过在不同位置共享卷积核权重而整合自然图像的先验知识，从而获得平移不变性这一重要的属性 [3]。...这可以更好地对齐优秀的 c(f) 和 R hat，并确保更小的真实风险 R(f)。尽管传统上这是机器学习的重点，但这不是唯一策略。

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基于仿真的推理前沿(SBI2019)

在最简单的拒绝ABC中，参数θ从先验中抽取，模拟器用这些值运行以采样 )，并且如果模拟数据足够接近观测数据，则保留θ作为后验样本。...在其他方法中，似然函数从未显式出现，例如，当它被隐式替换为拒绝概率时（这种方法并不适合频率主义推断）。贝叶斯推断的最终目标是后验分布。...原始拒绝ABC算法样本效率低下的一个原因是，模拟器是在来自先验的参数点上运行的，这些参数点在与观测数据严重不符的区域可能具有很大的质量。...首先，它要求模拟器用概率编程语言编写，尽管最近的工作允许以最小的变化将这些能力添加到现有的模拟器中（50）。...学习似然或似然比能够使频率主义推断或模型比较成为可能，尽管对于贝叶斯推断，还需要额外的MCMC或VI步骤来从后验中生成样本。似然或似然比估计器的先验独立性还带来了在推断过程中更改先验的额外灵活性。

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R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例

为了简化这个过程，我们将编写自己的R函数one_mh_iteration()，该函数实现从任何给定的当前点开始的单个Metropolis-Hastings迭代，并利用具有任意半宽度w的均匀提议模型。...事实上，在我们投掷硬币时，提议被拒绝，并且旅游将再次访问位置3。...利用for循环，在1到N的每个停留点i中运行on_m_iteaion()，并将结果的next_stop存储在mu向量的第i个元素中。...在计算接受概率α时，请注意我们使用dbeta()来评估先验概率密度函数和建议概率密度函数，以及使用dbinom()来评估具有数据Y=1,n=2,π的二项式似然函数： one_terton 中，还是在更复杂的模型设置中，Metropolis-Hastings算法通过两个步骤之间的迭代产生了后验分布的近似样本：通过从提议概率密度函数中抽取一个新的链位置来提出一个新的位置

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机器学习数据不满足同分布，怎么整？

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