看一线教师如何助力孩子小初衔接
有人说,当然是越早越好啊,因为思维的建立是一个潜移默化的渐进过程。这话说得没错,但事实上,只有到了小学高年级,字都认全了、理解能力达到了一定水平,孩子才有条件进行深入的思考。这时的他们常常拥有强烈的求知欲,如果把握得好,就能为将来学习打下良好的基础。反过来,如果在这一阶段,只把目光盯在成绩上,...
培养思维能力的关键期,千万不要错过
有人说,当然是越早越好啊,因为思维的建立是一个潜移默化的渐进过程。这话说得没错,但事实上,只有到了小学高年级,字都认全了,孩子才有条件进行深入的思考。这时的他们也拥有强烈的求知欲,如果把握得好,就能为将来学习打下良好的基础。反过来,如果在这一阶段,只把目光盯在成绩上,忽视了思维培养,那么到了中...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
方差是由于对训练样本集的小波动敏感而导致的误差。它可以理解为模型预测值的变化范围,即模型预测值的波动程度。模型的总体误差可以分解为偏差的平方与方差之和:如果模型过于简单,一般会有大的偏差和小的方差;反之如果模型复杂则会有大的方差但偏差很小。7.正则化为了防止过拟合,可以为损失函数加上一个惩罚...
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
随着我们离圆圈中心越来越远,模型的预测也越来越差。我们可以改变模型,使得我们可以增大模型猜测的数量,使其尽可能多地落在圆圈中心。偏置和方差之间需要保持平衡。如果我们的模型过于简单,有非常少的参数,那么它就可能有较高的偏置和较低的方差。另一方面,如果我们的模型有大量参数,则其将有较高的方差和较低的...
这是一个不得不思考的问题,有关孩子
思维培养,在什么时期最有效呢?有人说,当然是越早越好啊,因为思维的建立是一个潜移默化的渐进过程。这话说得没错,但事实上,只有到了小学高年级,字都认全了,孩子才有条件进行深入的思考。这时的他们也拥有强烈的求知欲,如果把握得好,就能为将来学习打下良好的基础。
不能在黎明前牺牲!保住本钱是根本,也是交易的先决条件
对普通投资者而言,夏普比率提示要从风险和回报的角度综合考虑,挑选“性价比”高的投资(www.e993.com)2024年8月6日。这正是前面的文章中提到的观点:正回报的游戏要挑波动性小的,负回报的游戏如果非得玩,就挑波动性大的。总之,夏普比率越高越好。夏普比率讲的是如何挑选“游戏”,而凯利公式讲的是选好了游戏后如何下注才能取得最优的长期回...
R-sq越高代表模型拟合越好?
但当我们常用验证法,从下图中我们可知,用训练集来建模时,模型越复杂模型误差确实越小,但再来看看测试集你会发现当模型复杂到一定程度,它的误差会随着模型复杂度的增加而增大。也就是说,太简单和太复杂的模型都不能很好的用来预测。看来找到这个权衡点很重要,这是如何做到的呢?这就要来说说所谓的“验证”法了。
一文读懂主成分分析及其最大方差解释
最大方差理论在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。如前面的图,样本在横轴上的投影方差较大,在纵轴上的投影方差较小,那么认为纵轴上的投影是由噪声引起的。因此我们认为,最好的k维特征是将n维样本点转换为k维后,每一维上的样本方差都很大。
方差与标准差
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得越集中,它的集中趋势就越好。
方差-协方差法VaR计量模型选择
EWMA法对时间序列中的数据,根据距当前时刻的远近,分别赋予不同的权重。距离现在越近,赋予的权重就越大。因为越远的历史信息所起的作用越小。EWMA法引入一个参数?姿决定权重的分配,?姿称为衰减因子。时间序列的n期指数移动平均定义为:用EWMA估计预测波动性和相关性,用平方回报r2代替中的x就得到了方差的估计:...