不管你有多富有，不管你的工作有多体面，也无论你有多想要竭尽全力保全和留住你所拥有的，生活总归有风险。无论你拥有什么，
一、引言通过与概率论对比引出不确定理论。1.罐子实验考虑一个罐子实验，在100个罐子里分别放入100个红色或黑色的球，不同颜色的球组成只有放入者清楚，满足独立同分布。考虑三个问题：你认为第1个罐子有多少个红球？你认为100个罐子一共有多少个红球？你认为一共有10000个红球的可能性有多大？如何用概率论回答问题？ 由于你不完全知道红球的数目，拉普拉斯准则使你给可能的红球数目分配相等的概率0、1、2、
很多人一辈子都在追求安全感，追求确定性。今天杰哥给大家分
原创
2022-03-16 18:47:36
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文章目录01 渺小的我02 答案为问题的起点03 费曼心态04 突破需要走没有经验的路05 如何与不确定性共舞本文为《像火箭科学家一样思考》的读书得，谢谢大家的阅读！01 渺小的我浩瀚宇宙将世人所关心的问题置于适当的环境中，它用一种共同的人类精神将我们团结起来。几千年来，人类一直拾头注视着同一片夜空，观察数万亿英里之外的星星，回首数千年前，提出同样的问题：我们是谁？我们从哪里来？我们要往哪里去？1977 年，“旅行者-1”号（Voyager1) 宇宙飞船于地球起飞，为外太阳系绘制第一幅肖像，也就
原创
2022-03-25 14:45:40
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Motivation这里模型不确定性的重要性在此就不赘述了.其实,笔者之前就有一个疑惑:为什么在神经网络中模型不确定度不能按照传统模型那样去计算熵? 文献指出:主流的Deep Learning都采用最大似然估计或最大后验来训练,因此产生的往往是一个point estimation而不是uncertainty value. 具体来说, 直观来说Softmax层之后的概率向量可以用来解释模型的置信度.
在本文中，我们考虑的情况是预测变量的值不可信，而不是目标变量的值可信。为了简单起见，我们考虑一个带有一个数值预测器的简单线性回归问题。我们将使用正态分布对预测值中的不确定性进行建模。此依赖关系的信念网显示如下： 这里y是观察到的目标，X是观察...
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2019-01-26 21:21:49
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我们在这个变化的世界里，已经很讨厌不确定性的问题了！大概主要是因为，不确定性给我们的生活和工作带来了很多麻烦！而今天说的这个不确定性则是从另一个角度来看待的！对知识的不确定性保护敏感度，也是从另一个角度来检验你知识的确定性！比如，892+364，这种问题大概有几十种算法，对计算过程研究的重要性要远远大于最终的计算结果！通过不同的方式来验证你对知识的理解程度，从而达到融汇贯通的目的！现代社会中，我们
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2022-12-12 15:31:39
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不确定性推理是一种具有如下特点的思维过程：从不确定的初始证据出发，运用不确定
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2023-02-02 08:44:15
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主要是数字类型及操作和字符串类型及操作，还有一些别的杂七杂八的东西数字类型及操作整数无限制，没有C的取值范围 有四种表示形式：十进制二进制，以0b或者0B开头八进制，以0o或者0O开头十六进制，以0x或0X开头**int(x)**函数，将浮点数舍弃小数部分转化成整数（好像复数不能用）浮点数有取值范围和精度范围，精度范围达到10-16 两个浮点数之间的运算存在“不确定尾数”，即上篇提到的浮点数的bu
# 同方差不确定性与PyTorch的应用
在机器学习和统计学中，同方差性（homoscedasticity）是一个非常重要的概念。它指的是在回归分析中，所有观察值的误差项具有相同的方差。同方差性在许多统计方法中都是一个基本假设，如果这一假设被违反，可能会导致回归模型的参数估计不准确。
在这篇文章中，我们将探讨同方差不确定性，并通过一个简单的代码示例使用PyTorch来进行相关的实现和可视化。
一、对需求不确定的创新产品进行分析和设计的方法和策略： 假设我们要设计一个创新产品，但是用户的需求具有不确定性，因此我们需要有一个比较系统的方案来解决这个问题。1. 获取需求环节：观察：通过观察用户的行为，梳理出需求实际体验：实际扮演用户角色参与行为中，整理出需求问卷调查：制作调查问卷访谈：面对面的进行对话访谈，通过沟通得到需求需求调研会：通过会议，召集相关人员进行会议沟通，确定需求。竞品分析：
澎湃新闻2022-03-31当下，深度神经网络应用越来越广泛，帮助设计微芯片，预测蛋白质折叠，并在复杂游戏中胜过人类，性能越来越强大。但也有大量证据证明，它们通常是不稳定的。一个非常明显的表现是，深度神经网络接收到的数据的微小变化，就可能会导致结果的巨大变化。例如《One pixel attack for fooling deep neural networks》研究中所揭示的，改变图像上的一个像
使用 python 语言实现结论不确定性合成，包含所用的参数说明，相关计
原创
2023-05-17 15:32:14
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•分类器的不确定度决策函数(decision_function)：二分类：返回类型为(n_samples, )，为每个样本返回一个浮点数，这个浮点数的正负号代表了预测的分类，值的大小代表了置信度。多分类：返回类型为(n_samples, n_classes)，每一列对应每个类别的“确定度分数”，分数越高的类别可能性越大预测概率(predict_proba)：二分类：返回类型为(n_samples,
人类有科技以来，从来没有量子力学这样的理论，连业内人士自己都觉得糊涂、不可思议、难以理解。怎么不可思议？不仅违背常识，而且是荒唐。比如波粒二象性，比如量子纠缠。 今天咱说说，什么叫量子纠缠。量子纠缠，就是两个光子之前超距离互相感知的事情。这里就不搬弄理论了，咱还是举例来说（也是看了个纪录片）。 比如说，咱手上有一幅手套，左手和右手。然后放入两个不同的盒子里。在现实中，大家都知道，盒...
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2021-08-07 13:09:55
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异步的本质是不确定性。 事件发生在时间上的不确定性； 或者说在请求响应的模型中引入了时间的概念。
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2019-07-13 15:45:00
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