泊松自助法 Poisson Bootstrap Sampling 大型数据集上的自助抽样
而二项分布的一个非常有趣的性质是,当n变得越来越大,p变得越来越小时,二项分布收敛到参数为Poisson(n/p)的泊松分布。这适用于任何n和p,只要n/p是常数。在下面的gif中,我们展示了lambda(n/p)=5的情况。在我们定义的这种特殊情况下,由于p只是1/n将收敛到Poisson(1)。这就变成了另一种重新抽样的...
离婚很难。研究明白再结婚丨大侠心理译制组
第三阶段的分析使用了第二组夫妇(N=3,218对夫妇)作为交叉验证样本。交叉验证在聚类分析中是非常重要的,因为所有的聚类分析程序都是在样本的基础上最大化聚类之间的距离。这类似于回归分析的拟合度最大化。交叉验证是通过将交叉验证样本中的夫妇分配到使用主要样本开发的集群种子的集群中来进行的。这样就可以比较两个...
哈勃常数危机
所以,如果一个观测者处于一个局域空洞中,由于其局域密度超出为负,那么该观测者总是会倾向于高估其哈勃常数,这也就是为什么会认为局域空洞可以作为哈勃常数问题的一种解释的原因。但是更进一步的计算表明,对于在观测者周围一定半径范围之间分布的超新星样本,其哈勃偏差的标准差随半径递减[98]。因此只需要选取足够远(...
杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议|智能体|电动...
通过利用世界模型,智能体能够设想一系列行动并预测其效果和结果,从而减少了在外部世界尝试多个动作并测量结果的昂贵和危险的探索需求,降低了寻找良好行为和策略的必要性。模式2:使用世界模型进行推理和规划图4展示了模式2中典型的感知-行动序列1.感知:感知系统从世界当前状态中提取一个表示,记作s[0]=P(x)...
内审干货——抽样法中,该抽取多少样本量?干货湿讲
样本少了没有代表性,样本多了费时费力。一、全靠经验,说服力不强作为内审人员,大多情况下,我们都是通过经验判断来抽取样本,总量少的情况下就全部审计,总量多的话就根据审计时间和效率来确定样本量。很少会用到精准的数理公式来推导应提取的样本量!
【机器学习】深入探讨,为什么要做特征归一化/标准化?
每维特征0均值1方差(zero-meanandunit-variance)(www.e993.com)2024年10月24日。Scalingtounitlength:将每个样本的特征向量除以其长度,即对样本特征向量的长度进行归一化,长度的度量常使用的是L2norm(欧氏距离),有时也会采用L1norm,不同度量方式的一种对比可以参见论文“CVPR2005-HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection...
参数估计|置信|样本|均值_新浪新闻
一般当讲,当np≥5,并n(1-P)≥5时,就可以认为样本容量足够大。对于无限总体,不重置抽样可以视为重置抽样计算方差。对于有限总体,当N很大,而n/N≤5%时,修正系数会趋向1,这时也可以按重置抽样计算方差。随着样本容量的增大,样本比例的方差愈来愈小,说明样本比例随样本容量增大,围绕总体比例分布的峰度愈来愈高。
我们为什么会感到心理疲劳?
一、引言大部分日常活动都需要我们维持一定水平的注意力和执行能力,如长途驾驶或是为了学校考试连续学习几小时甚至通宵,而这些活动通常都会引起高度的心理疲劳。受到生理疲劳观点的启发,传统观念认为心理疲劳与神经和认知系统的过度需求有关。心理疲劳可以导致认知系统的功能次优化,其中包括注意力、计划执行功能以及面对消极...
中证金牛丨私募专题研究——量化多因子模型的构建与业内实践
以一个1000只股票和20个因子组成系统而言,预测从1000只股票的预期收益和风险转换为对20个因子的预期收益和风险的预测。特别是对于风险的预测,若对1000只股票估计协方差矩阵,需要预测N*(N-1)/2=4950个相关系数。协方差矩阵中包含的独立参数太多,如果采用历史数据的样本方差和协方差,估计值既不稳定也不合理。因为...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时,最终会过度拟合型,因此你的模型将开始变...