撤出OpenAI后,苹果继续泼冷水:大模型不会推理
例如,Llama8B的准确率在70%-80%之间波动,而Phi-3的表现则在75%-90%之间浮动。这也表明,模型在处理相似问题时表现并不稳定,GSM8K上的高分并不能证明它们具备真正的推理能力。图|由GSM-Symbolic模板生成的50套8-shot思想链(CoT)性能分布,显示了所有SOTA模型之间准确性的显著差异...
【银河金工吴俊鹏】方差分析系列专题丨协方差矩阵特征向量修正分析
4.股票类型资产有因子效应且中间特征向量组合稳定性较差,因子类资产特征向量组合的稳定性更高。特征向量组合偏差源于方差估计偏差和组合不稳定。对于无相关性的资产,特征向量组合波动率估计的偏差,源于协方差估计的偏差和组合本身的不稳定性。由于尺度效应存在,协方差必然会出现一定的涨落。特征向量调整降低赝相关性。
【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述
2)全局相机位置估计结果不稳定。3)全局SfM对数据中的异常值敏感。如果存在错误的对应或噪声测量,则这些因素会对全局优化过程产生重大影响。尽管增量式SfM在稳健性和准确性方面具有优势,但其效率不够高。此外,随着误差的累积,场景结构可能在大规模场景重建中出现漂移;全局SfM比增量式方法更高效;然而,它对异常值敏感。
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
越是重要的特征在模型中对应的系数就会越大,而跟输出变量越是无关的特征对应的系数就会越接近于0。在噪音不多的数据上,或者是数据量远远大于特征数的数据上,如果特征之间相对来说是比较独立的,那么即便是运用最简单的线性回归模型也一样能取得非常好的效果。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimport...
【机器学习基础】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
而PCA着眼于方差解释2、不同模型有不同模型的方法:线性模型倾向于线性关系、树模型倾向于接近根的特征4、交互作用:有的方法可以获取特征之间的相互左右,而有一些则不行,这就会导致结果的差异5、不稳定:使用不同的数据子集,重要性值可能在同一方法的不同运行中有所不同,这是因为数据差异决定的...
如何优化均值方差模型?Min-Max最优化方法探索——金融工程专题报告
从回测结果上来看,均值方差组合的表现并没能够在风险平价组合上有进一步的提升,不仅在收益上弱于风险平价组合,并且回撤也比风险平价组合更大(www.e993.com)2024年10月23日。均值方差组合的卡玛比率只有1.75,大幅低于风险平价组合的2.21。均值方差模型样本外的不稳定性,以及对预期收益和协方差矩阵的依赖性成为了其被业界广泛使用的阻碍。
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
实证结果表示,条件协方差估计更适合于构建最小波动组合,其中,Barra模型能够在大部分资产组合场景下有效改善估计的时效性和精度,Riskmetrics模型仅在少部分场景下适用,而多元GARCH模型更适合对海外资产进行建模。压缩估计类算法更适用于构建目标波动组合,虽然部分样本协方差方法对于原始组合亦有不同程度改进,但总体而言改善效...
Allan方差是什么?(上)
为了解决这个问题,DavidAllan于1966年提出了Allan方差分析,该方法不仅可以准确识别噪声类型,还能精确确定噪声的特性参数,其最大优点在于对各类噪声的幂律谱项都是收敛的。该方法最初被用于分析晶振或原子钟的相位和频率不稳定性,比如,晶振的中心频率均采用Allan方差来表征时域内的稳定度。由于高端陀螺,气体传感等各类...
中央重磅意见背后: 谁在阻碍全国统一大市场?| 文化纵横
无序性是指具有无法重复实验,或重复试验后无法得出相同结果,或无法运用科学手段找到规律性原理的现象或特征,表现为不稳定性、不规则性、随机性和彼此间的无关性。人类对市场经济的理性认知,在于认为市场运行有其内在的必然规律性,由此构成市场经济的本质。人们通过学习和实践,掌握了有关市场经济运行的规律性,如价值...
机器学习基础:详解 5 大常用特征选择方法
可以看到,很多特征的系数都是0。如果继续增加alpha的值,得到的模型就会越来越稀疏,即越来越多的特征系数会变成0。然而,L1正则化像非正则化线性模型一样也是不稳定的,如果特征集合中具有相关联的特征,当数据发生细微变化时也有可能导致很大的模型差异。