In this lab, each student is to write a program that allows the user to manipula...
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因此，发展一套研究不确定性的理论迫在眉睫。好在我们已经有了。 不确定性 在不确定推理中，规则的前件（证据），后件（结论）以及规则本身在某种程度上都是不确定的。...推理的不确定性 ：由不确定的证据和规则推导出的结论显然也带有某种不确定性。...不确定性推理的基本问题 由于证据和规则的不确定性会导致结论的不确定性，而要想得到结论的不确定性程度就必须将证据和规则的不确定性在推理过程中正确地传递给结论。...不确定性的表示问题： 数值表示：P(A) = 0.9 语义表示：发生 A 有很大的可能性 显然，数值表示更适合进行数学计算 计算问题： 计算问题主要是指不确定性的传递和更新的过程...不确定性推理的方法 不确定性推理的方法有许多，在此主要介绍四种： 贝叶斯网络方法 主观贝叶斯方法 确定性方法 证据理论
1、Elastic 认证考试版本变化史 2022年8月4日开始，Elastic 认证专家考试（ECE）版本号升级为 8.1 版本。.../cn/training/elastic-certified-engineer-exam https://www.elastic.co/cn/training/certification/faq 3、ECE...4、ECE 认证考试（8.1版本）全部考点解读 4.1 数据管理模块 共 5 个知识点 1、按照指定要求定义索引 Define an index that satisfies a given set
我们还比较了各种不同的方法来提高模型的不确定性，看看哪些策略表现最好。 什么是分布外数据？ ---- 深度学习模型为每个预测提供一个概率，这个概率表示模型的可信度或不确定性。...我们应用了一些适当的评分规则，如 Brier 评分和负对数似然（NLL），以及更直观的启发式方法，如预期校准误差（ECE），来了解不同的 ML 模型如何处理数据集移位情况下的不确定性。...下面我们展示了每一级损坏（包括未损坏的测试数据）的准确度和 ECE 的方框图，其中每个方框图综合了 ImageNet-C 中所有损坏类型，每个颜色代表不同类型的模型。 ?...我们观察到，精度的降低并不是由模型不确定度的增加反映的，这表明精度和 ECE 都在变差。 随着损坏强度的增加，每个模型的各个损坏方法的精度偏差如预期的那样增加，并且总精度降低。...理想情况下，这将反映在模型的不确定性增加，并且保持预期校准误差（ECE）不变。然而，从 ECE 的较低曲线图来看，情况并非如此，而且校准通常也会受到影响。
我们还比较了改善模型不确定性的各种不同方法，以查看哪种策略在分布偏移下效果最佳。 ? 什么是分发数据？ 深度学习模型为每个预测提供概率，代表模型的置信度或不确定性。...我们应用了一些适当的评分规则，例如Brier得分和负对数可能性（NLL），以及更直观的启发式方法，例如预期的校准误差（ECE），以了解不同的ML模型如何处理数据集移位下的不确定性。 ?...在下面，我们显示了每个损坏级别（包括未损坏的测试数据）所得到的准确性和ECE的箱形图，其中每个箱形图汇总了ImageNet-C中的所有损坏类型。...我们观察到准确性的降低并没有反映在模型不确定性的增加上，这表明准确性和ECE都变差了。...理想情况下，这将反映在模型不确定性增加的情况下，从而使预期的校准误差（ECE）保持不变。但是，查看ECE的下部图，就会发现情况并非如此，而且校准通常也会受到影响。
3.1 测量校准 分类 对于分类问题，校准误差（ECE）用于测量不准确度。...目标检测 与ECE类似，D-ECE（检测期望校准误差）是测量精度从置信度中预期偏移的连续变量，在所有置信水平下进行度量。...与方程（1）类似，置信度是一个连续变量，因此作者可以近似D-ECE： \text{D-ECE}=\sum_{b=1}^{B}\frac{|S(b)|}{|D|}\left|\mathrm{precision...检测校准度量： 对于目标检测器的校准，作者使用检测预期校准误差（D-ECE）作为评估指标，用于计算域内和域外场景。...D-UCE补充D-ECE： 为了调查不确定性校准在补充信心校准中的作用，作者在图4中分析了检测预期不确定性校准误差（D-UCE）。
为了避开虚拟机，在基于docker compose的基础上快速启动一套3节点es+kibana的测试环境(7.13.3)；
领域驱动设计没有标准，有的只是持续不断的不确定性。...关键在于，许多设计问题因为其不确定性，根本没有标准答案，没有任何人能给你指出明确的设计方法和设计思路。...本课程的内容并未完全遵照Eric Evans的《领域驱动设计》，不同的部分固然是我的一孔之见，未必正确，也未必遵守Eric Evans的设计思想，但我仍然不揣冒昧地进行了分享，不是因为我的无知者无畏，而是我认为针对具有不确定性的领域驱动设计
这些不确定性区间背后有几个重要的假设。 预测结果中存在三个不确定性来源：趋势的不确定性，季节性的不确定性以及额外的观测噪声。 趋势的不确定性 预测中最大的不确定性来源是未来趋势变化的可能性。...我们预测这些趋势变化并通过计算它们的分布来获得不确定性区间。...这种测量不确定度方法的一个特点是允许在速率上具有更高的灵活性，通过增加changepoint_prior_scale的值，将增加预测不确定性。...这是因为，如果我们对历史数据更多的速率变化进行建模，那么我们将对未来预测有更多的速率变化，并使不确定性区间成为过度拟合的有用指标。...季节性的不确定性 默认情况下，Prophet只会返回趋势和观察噪声的不确定性。为了获得季节性的不确定性，必须进行完整的贝叶斯抽样。通过使用参数mcmc.samples（默认为0）来完成。
Posterior predictive distributions quantify uncertainties ignored by point estim...
在很多应用场景中，我们不仅希望能预测出未来的具体值，更希望能预测出未来取值不确定性，例如一个概率分布或者取值范围。...在很多应用场景中，未来的时间序列本身就具有很强的不确定性，如果能预测出一个取值区间，会对业务决策带来更大的帮助，让我们对未来的最好情况和最差情况心里有个数。...相比只预测一个值，概率分布和区间的预估既能给出时间序列未来走向，也能让描绘出未来的不确定性，值得在实际工作中试一试这种预估方法。 END
鲁棒性和不确定性的高质量估计对于许多功能至关重要，尤其是深度学习。 为了解决这个问题并掌握机器学习模型的行为，谷歌的研究人员为每个感兴趣的任务引入了不确定性基线的概念。...在这项研究中，不确定性基线提供了 83 条基线，其中包含 19 种方法，包括更多最新策略。...评估指标：预测指标（如准确性）、不确定性指标（如校准误差）、计算指标（如推理延迟）。 为了能够轻松使用这些基线，它们被有意优化为尽可能最小化和模块化。不是建立新的类抽象，而是使用预先存在的抽象。
上述的三类问题都有一个共性，那就是“不确定性”。我们不知道用户机器上都安装了哪些程序，我们不知道用户都会怎么使用我们的产品，我们不知道用户是否能够接受目前的交互设计。...那么MECE法则该如何应用到测试工作中，解决测试过程中的“不确定性”呢？诀窍就是“逆向思维”。 1....结语 在针对产品需求文档、交互设计等方面进行充分“确定性”的验证后，可以使用以上三个方法，有效的帮助我们降低“不确定性”所带来的质量风险，进而更好的提高产品质量。 ----
因此见知教育在这个风口赴美上市，无形中会增加很多上市的不确定性。 另一方面，外国上市风险增大。在滴滴事件后，赴美上市政策逐步收紧。
比如二分类场景，模型softmax之后1类的输出是0.92，能表征模型有92%的把握说这是个正例，并且模型的这个把握是精准的，那么PM小姐姐说要达到95%准确率，那我们就疯狂提高模型的决策阈值就好了，这样把那些不确定性高的样本砍掉了...然而 ECE 是没办法直接最小化的，因此本文尝试着做一些探索性的实验来观察啥因素会使得模型的 ECE 变大。本文分别从三个方面上去进行实验： ?...▲网络复杂度对ECE的影响 网络复杂度对 ECE 的影响： 首先，作者使用两个模型（LeNet和ResNet）分别对CIFAR-100数据集进行了训练，准确率分别为55.1%和69.4%，ResNet...▲网络的宽度和深度对ECE的影响 网络宽度和深度对 ECE 的影响： 在得知模型复杂度会影响模型的 ECE 后，作者紧接着做了网络宽度和深度对模型 ECE 和错误率（Error）的影响。...ECE 的指标是否能反应样本的一些性质，例如难易程度、是否为噪声等。 该文章是间接的去优化ECE的，能否有直接优化的形式，或者主动学习里面能否考虑这一点来挑选样本？
很简单，一个核心的设计原则：放弃过去多年来赖以为继的教条，拥抱Web的不确定性。
但是，假设的生成通常依赖于人类专家的直觉确定性或不确定性，机器学习算法并不具备这种直觉，这会导致算法容易出现过分自信的预测，针对这一问题，一种量化预测不确定性的算法可以帮助人们将实验工作集中于成功可能性很高的假设上...分别是第i个样本的预测Kd值和不确定性评分。其中 ? 是控制分配给不确定性评分的权重。在获取前k个示例以进行进一步实验时，研究人员可以简单地使用具有最小k个采集函数值的示例 ? 。...GP与该研究最相关的方面是它们使研究人员能够明确指定编码“基线”预测和相应不确定性的先验信息。在与任何训练示例都非常不同的预测示例上，GP的预测不确定性接近先前不确定性的值。...图1 机器引导的生物发现的不确定性预测 3.2 模型对比 为了评估对不确定性建模是否与其他基准方法具有竞争性，并且验证在确定生物假设的优先级时，不确定性预测是否会提供任何真正的优势，作者通过预测分子化合物与蛋白质激酶的亲和力来对比基于高斯过程的不确定性建模方法与其他基准方法的有效性...该研究表明，不确定性为防止过度拟合和病理模型偏差提供了有效的保护，样品效率可在广泛的实验规模上成功进行迭代学习，并且预训练能够提升不确定性模型的性能。
为了减轻预测不确定性对GNN预测的不利影响，系统地识别、量化和利用不确定性至关重要。...为了通过不确定性提升GNNs，需要解决几个挑战。首先，需要识别GNNs中不同来源的不确定性，因为不确定性可能源自包括数据获取、GNN构建和推断[9]在内的多个阶段。...其次，不同类型的不确定性应与相应的任务相匹配。例如，分布不确定性应用于图OOD检测[10]。第三，由于缺乏真实基准和统一的评估指标，正确量化GNNs中的不确定性很困难。...利用GNN任务中的不确定性 本节介绍了利用不确定性的四种类型GNN任务，如图3所述。除了确定不确定性的类型及其捕获方式外，我们还关注不确定性如何有助于任务目标。 应用 交通。...他们揭示了几个关键方面：(1)epistemic和aleatoric不确定性都与错误相关，并提高了选择性预测的准确性，因此，应该利用总不确定性进行不确定性估计；(2)贝叶斯不确定性估计可以通过通知用户不确定性的级别来克服合成数据集的偏差
有很多中不同的采样策略，例如不确定性抽样，多样性采样，预期模型更改…，在本文中，我们将仅关注最常用策略的不确定性度量。...不确定性抽样是一组技术，可以用于识别当前机器学习模型中的决策边界附近的未标记样本。这里信息最丰富的例子是分类器最不确定的例子。模型最不确定性的样本可能是在分类边界附近的数据。...虽然可以单独按置信度的顺序进行排名，但将不确定性得分转换为0-1范围，其中1是最不确定的分数可能很有用。因为在这种情况下，我们必须将分数标准化。...让我们将其应用到上面的示例中，不确定性分数将是：（1-0.9352） *（3/2）= 0.0972。...使用我们的示例，这种不确定性得分将为1.0 - （0.9352–0.0540）= 0.1188。
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