统计学入门:时间序列分析基础知识详解
在计算样本协方差时,我们将每个观测值与平均值之间的差除以n-1,类似于样本方差。对于自协方差则计算前一个观测值与当前观测值之间的样本协方差。公式如下:这里的h被称为滞后。滞后的X是前一个X值偏移了h位置。所以公式与协方差相同。自相关自相关也和相关一样,相关关系有如下公式。相关性将协方差除以变量...
用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子合成篇_腾讯新闻
1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下OLS估计量非有效我们首先定义方差膨胀因子(variance-inflatingfactor,VIF)为VIF=1/(1??r????),指参数估计量的方差由于出现多重共线性而膨胀,随着相关系数增加,VIF显著增加。以二元线性模型为例:Y=β??+β??X????+β??X????+μ??...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
如果我们有一个维数为m*n的矩阵X,其中包含n个数据点,每个数据点有m维,那么协方差矩阵可以计算如下:协方差矩阵包括以尺寸方差为主要对角线元素维度的协方差作为非对角线元素我们的目标是确保数据广泛分散,表明其维度之间的高方差,另外一个目标是消除相关维度,这意味着维度之间的协方差应为零(表明它们的线性无...
方差与标准差
所以,样本的标准差只能除以n-1,而不能除以n。如:假定一个样本有3个数值4、5、9,它的样本均值=6,当我们自由取值4和9时,另一个数据就不能自由取值了,它必然取5这个数字。在一个统计样本中,其标准差越大,说明它的各个观测值分布的越分散,它的集中趋势就越差。反之,其标准差越小,说明它的各个观测值分布...
6000字 AB-Test 基础指南!
我们做ABTest,“如果样本量足够大,那么Z检验和t检验将得出相同的结果。对于大样本,样本方差是对总体方差的较好估计,因此即使总体方差未知,我们也可以使用样本方差的Z检验”。[6],但正常来说,除非是长期的实验(0.5-1年),例如算法,会选择Z检验。正常的短期ABTest基本是实验1个月内甚至说1-2周,那么此时建议选...
【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能...
资产协方差矩阵预测为了预测资产协方差矩阵,我们首先对随机数序列空间进行随机采样,得到n组随机数序列,输入经过充分训练的条件生成器,随机生成n组长度为T的资产价格对数收益率序列(www.e993.com)2024年9月22日。然后,我们将反标准化后的对数收益率序列转换为T日收益率:对于资产k,我们可以计算n个T日收益率的预测值{R1_k,R2_k,...,...
Python数据分析之scikit-learn与数据预处理
另外,这里再提一下正则化(Normalization),很多资料把正则化与归一化、标准化放到一起讨论,虽然正则化也是数据预处理方法的一种,但我并不认为正则化是无量纲化方法。正则化通过某个特征值除以整个样本所有特征值的范数计算,使得整个样本范数为1,通常在文本分类和聚类中使用较多。
一文概述联邦持续学习最新研究进展_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The...
给定一个由标准高斯(N0,1)初始化的假样本x??^t_n,将所有的{x??^t_n,??Γ^t_n,y^t_n}对转发到Γ={Wi},该网络与本地客户端使用的梯度编码网络相同,以恢复每个新类的原型样本。重建损失L_RT如下:(8、9)最优旧模型的选择。当检测到新的类时,S_P只能在第t个任务的...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。3、SVM的处理方法是只考虑SupportVectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻...
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1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。3、SVM的处理方法是只考虑SupportVectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻...