8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
print(f"\n{n_components}个组件的累积解释方差:{cumulative_variance_ratio[-1]:.4f}")#显示前几个组件n_components_show=min(10,n_components)components=svdponents_[:n_components_show].reshape((n_components_show,h,w))fig,axes=plt.subplots(2,5,figsize=(15,6))...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
恩格尔的主要贡献在于建立了描述经济时间序列时变波动性的关键概念:“自回归条件异方差”(ARCH),并发展了一系列波动性模型及统计分析方法。传统的计量经济模型中假定随机误差是独立同方差分布,这限制了对经济序列波动性的研究。为了研究经济与金融序列的方差和协方差的时变特性,1982年恩格尔创造性地提出了自回归条件异方...
使用PPO算法进行RLHF的N步实现细节
奖励头的权重是根据(\mathcal{N}\left(0,1/\left(\sqrt{d_{\text{model}}+1}\right)\right))初始化的(lm_human_preferences/language/model.py#L368,lm_human_preferences/language/model.py#L251-L252)。这与Stiennon等人的设置相符,2020年(summarize_from_feedback/query_response_m...
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
协方差矩阵的估计问题:协方差矩阵用于衡量不同资产之间的关联性。统计学中常以样本协方差矩阵代替总体协方差矩阵,但在样本量不足时,样本协方差矩阵与总体协方差矩阵的差异会很大。所以有人提出了压缩估计的方法,原理是使估计协方差矩阵与实际协方差矩阵之间的均方误差最小方式:1.样本协方差矩阵#最大化ICIR加权...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解
从技术上讲,自协方差和协方差是一样的。协方差有如下公式:协方差计算两个变量X和y之间的关系。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:...
方差与标准差
去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量(www.e993.com)2024年10月24日。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时,其样本均值是确定的,只有n-1个数据可以自由取值,其中必有一个数据不能自由取值。所以,样本的标准差只能除以n-1,而不能除...
【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...
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。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,...,Rn_k},该结果近似代...
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。
神经正切核,深度学习理论研究的最新热点?
现在,我们不用改变数据集的大小N,它在损失函数公式中是一个不必要的常量。因此,我们可以在不影响任何结果的前提下删除它,这样上述公式会看起来更加简洁(为方便求导,公式保留了1/2)。该图可以帮助读者厘清向量符号表示。我们对整个数据集高效执行向量化,在这个简单示例中数据集的大小为2(即图中的两个...
收藏| 总结经典的机器学习面试题
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...