医学预测模型方法这么多,我该选择哪一个?

我个人认为,可以将医学预测模型方法分为三大类:(1)回归模型:这里既可以是传统的回归模型,如logistic回归、线性回归、Poisson回归;也可以是考虑收缩技术(或者叫做惩罚方法)的模型,如Lasso回归、弹性网络等。(2)非参数模型:如光滑样条、广义可加模型等。(3)机器学习和深度学习技术:如神经网络、分类树、支持向...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

5、季节性自回归积分移动平均(SARIMA)模型季节性自回归积分移动平均(SARIMA)模型是ARIMA模型的扩展,专门用于处理具有季节性模式的时间序列数据。它在ARIMA模型的基础上增加了季节性成分。数学表示SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m模型可以表示为:其中,B是后移算子,m是季节性周期,和分别是非季节性AR和MA多项式,和分...

《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合

一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...

【人工智能】较小的模型在高阶思维中是否经常遇到困难?

使用Zhang等人(2024年)概述的8次提示策略测试模型,对原始和修改后的GSM8K测试集应用相同的方法。为组合GSM测试集开发了类似的提示,以保持整个实验的一致性。该研究评估了各种模型,包括GPT-4o、GPT-4omini、LLAMA3、Phi、Gemini、Gemma2、Mistral和数学专业模型,如Numina-7B和Mathstral-7B。

周伯文:大模型也有幻觉,全球AI创新指数公布

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文谈道，大模型是有幻觉的，但有时候这种幻觉可以演变为一种创造力，能够为推动科学发现带来新的可能性，极大发挥大模型作为新质生产力的潜能。加州大学伯克利分校教授及绿洲实验室（OasisLabs）创始人DawnSong认为要以负责任和可信的方式去部署AI系统，这其中，就包括了确保AI...

模拟微观世界:从薛定谔方程到大原子模型

文中首先讨论人工智能与物理建模结合的理论基础,随后深入分析这一结合在原子尺度模拟中的实现方式,包括机器学习模型的构建和训练策略(www.e993.com)2024年11月11日。还探讨了数据积累、软件工具和工程基础设施对推动该领域进步的重要性,并展望了大原子模型在未来科学研究和工业应用中的潜在影响。通过不断的技术创新和跨学科合作,大原子模型将在材料...

中国城市劳动力市场的双重二元分割——理论模型与实证检验

第三种是在三分类模型基础上发展出来的四分模型。例如有学者提出四分模型:纵轴代表“劳资关系”的社会轴向,而横轴代表“科层”的技术轴向,这样整个市场被细分为主要内部市场、主要外部市场、次要内部市场以及次要外部市场(Loveridge&Mok,1979)。相较于前两类模型,四分类模型更具完备性与对称性。

深度学习与第一性原理计算

这一方面可以契合前面介绍的GNN架构,使得深度学习模型的计算代价随着原子数目的增加仅呈线性增长;另一方面,这类方法可有效保证神经网络方法的泛化能力。只要训练数据集中包含足够丰富的局域化学环境,即使待预测的材料结构从全局角度是新的,训练好的神经网络模型也能进行高精度的推理。局域性从原理上保证了神经网络有可能只...

何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合

训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现...

基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

研究过程中使用Eviews10.0软件,首先利用HP(Hodrick-PrescottFilter)滤波法揭示该时间序列原始数据的阶段性特征;之后,在对原始数据进行描述性统计及平稳序列处理的基础上构建ARCH类模型,检验数据的信息冲击效应、风险收益关系和杠杆效应,剖析对价格指数波动产生影响的重要因素,为价格指数趋势预测和对策建议提供依据。