《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
在深度学习中,超参数的选择对模型的训练和泛化性能有很大的影响——如果超参数过大,可能会导致模型过拟合,因此需要根据数据集和模型结构进行调整。这里的超参数是指那些需要手动设置的参数,这些参数不能直接从数据中学习得到,而需要通过持续调整和优化参数来得到最优的模型。Q57:还有哪些原因可能导致模型回测与实盘中...
NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
从Table2中可以看出,标签噪声的传播效应在平均度较低的稀疏图(如Cora、Citeseer、Pubmed和DBLP)上非常严重,但在密集图(如Amazon-Computers、Amazon-Photos、Blogcatalog和Flickr)上则不明显。对此现象的解释是:稀疏图上的未标记节点在其邻域中通常只有有限数量的标注节点可用于监督,所以这些未标注...
网易如何做到数据指标异常发现和诊断分析?
可能性推断,(1)可以基于机器学习去拟合指标数据,做回归预测,计算特征的重要性,这种方法的缺点是不能解释单次异常的原因。(2)如果想解释单次的异常要加上一个shapvalue算法,它可以计算每一次预测值,每一个输入特征对于目标的贡献值。这种方法具有一定的可解释性,但是不够精准,而且只能得出相关性,并非因果性。(...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
笔者的观点是:数据闭环能力,要比获取数据的能力更稀缺。掌握了海量数据、但不具备数据闭环能力的主机厂,跟既掌握了数据又掌握了数据闭环能力的公司的差距,就相当于快递员跟李白、苏轼、曹雪芹、王小波的差距。可见,准确的说法应该是:在端到端时代,能做好数据闭环、能基于量产车上的数据训练端到端算法的公司,话语...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访
楼天城:L4的端到端有很多不同之处,可能其他玩家不做、也没有考虑到。端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。说更明确一点,你跟一个臭篓棋子学下棋,那你就是他的水平,不会更...
洪灝:本轮黄金牛市走了三分之一,还没进入绝对高潮
再者,本轮的黄金牛市与上一轮黄金大牛市的拟合度非常高,且二者历史背景、经济周期、货币供应基本一致,由此展现出来的价格走势也应该一致(www.e993.com)2024年10月23日。因此洪灏大胆判断,黄金牛市基本才走了三分之一,没有进入绝对高潮,可以大胆想象高点。以下是投资作业本课代表(微信ID:touzizuoyeben)整理的精华内容,分享给大家:...
80万车主,和理想共闯智驾“无人区”
2.从端到端开始,智驾才真正意义上是用AI的方式做自动驾驶。真正用数据、算力加上训练实现模型自动化自我迭代,减少过往大量的人力参与,智驾整体迭代速度会变得非常快。3.测试智驾大模型的能力需要“考试”能力的配合。不仅需要真人“老司机”驾驶数据的“真题卷”、智驾运行被接管时的“错题集”,还有基于世界仿真...
老年人健康信息回避行为发生机制研究
根据最大似然估计法(maximumlikelihood)检验模型的拟合优度,可得该模型的卡方自由度比率(χ2/df值)为2.300(参考值标准:1<χ2/df值<3),GFI=0.920(>0.9),TCL=0.901(>0.9),RMSEA=0.053(<0.1),SRMR=0.056(<0.1)。可见,各项指标数值均符合参考值要求,模型与数据的适配性较好。
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
在第二章中我们有讲到,统计分析或者机器学习模型的数学公式最一般的表达式如下所示:如果我们确定用线性模型去拟合数据的话,则上面的一般表达式就演变成了下面的公式:上面这个方程我们就叫做总体回归线(populationregressionline),是一条理论上存在但我们始终无法精确获得的方程,原因有二:...
4月8日操盘必读:影响股市利好或利空消息
2、从住房城乡建设部了解到,目前全国31个省份和新疆生产建设兵团均已建立省级房地产融资协调机制。截至3月31日,各地推送的“白名单”项目中,有1979个项目共获得银行授信4690.3亿元,1247个项目已获得贷款发放1554.1亿元。3、中国央行数据显示,中国3月末黄金储备7274万盎司,2月末为7258万盎司,为连续第17个月增持黄金储...