爱范儿
演示列举了一个例子,一颗小草莓被放在一个普通的杯子里,杯子倒扣在桌子上,然后杯子被拿起,询问草莓会在哪里,并要求解释推理过程。这表明模型能够理解物体在不同物理状态下的位置变化。落地到具体的应用中,OpenAIo1还能成为医生的得力助手,比如帮助医生整理总结的病例信息,甚至辅助诊断一些疑难杂症。热衷于将AI...
“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理
这种特征众多但数据点相对较少的情况,特别容易发生过拟合。奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可能发生过拟合。这一原理在高维环境(维数诅咒发挥作用的地方)尤为相关,因为它鼓励降低模型复杂度。在高维场景中应用奥卡姆剃刀原理可能意味着通过降维(如通过PCA、特征选择等方法),从而减轻...
再谈量化策略失效的问题
修正参数:回顾策略的参数设置,对可能的过拟合进行调整。使用交叉验证或其他方法来验证参数是否在未来数据上具有较好的表现,避免过度拟合。更新数据源:检查和更新使用的数据源,确保数据的质量和准确性。有时候失效的策略可能是由于错误的或过时的数据导致的。添加新的因子:尝试添加新的交易因子或指标,可能有助于提高策...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用...
奥卡姆剃刀的“谎言”
与过拟合的大象相反,“抽象牛”具有更好的泛化能力。泛化(Generalization):是一个过程,通过它我们从特定的例子或经验中提炼出普适性的原则或规则。这使我们能够将在某个情境下学到的知识应用到新的、类似的情境中。毕加索的抽象牛,更接近牛的本质,也几乎适用于所有的牛。
长文综述:给生物学家的机器学习指南
而过拟合可能是由于使用了参数过多的模型或在学习了变量之间的真实关系后继续训练(www.e993.com)2024年9月17日。(e)模型的学习率决定了在训练神经网络或一些传统模型(如梯度提升)时调整学习参数的速度。低学习率会导致训练缓慢,这既耗时又需要相当大的计算能力。相反,高学习率会导致快速收敛到一个非最优解和模型性能不佳。(f)提前停止(early...
Prompt 高阶
示例:输入文本:这是今年看过最好看的一部电影,演员演技在线,剧情无槽点,强烈推荐!输出类别:正面评价输入文本:剧本薄弱无力,人物空洞乏味。输出类别:1.3CoTCoT(ChainofThink)是一种逐步、有逻辑地思考方式。COT指令要求模型展示其推理过程,而非仅给出答案,实现复杂的推理能力。
机器学习 - 训练集、验证集、测试集
测试集完全不用于训练模型。训练集在训练模型时可能会出现过拟合问题(过拟合指模型可以很好的匹配训练数据但预测其它数据时效果不好),所以一般需要在训练集中再分出一部分作为验证集,用于评估模型的训练效果和调整模型的超参数(hyperparameter)。如下图,展示了一套数据集的一般分配方式:...
大语言模型为什么有智能,仍然是个谜
根据经典统计学,模型越大,就越容易过拟合。这是因为参数越多,模型就越容易找到连接所有点的曲线。这表明,如果模型要泛化,就必须找到欠拟合和过拟合之间的平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的现象。最著名的例子是双下降(doubledescent)现象。
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
在数据中,一些特征可能是其他特征的线性组合,或者与某些特征高度相关。冗余特征不仅会增加模型的复杂性,还可能导致过拟合,降低模型的泛化能力。通过降维,我们可以去除这些冗余特征,从而简化模型。假设我们有一个关于房价的数据集,其中包含了房屋的大小(FeatureA)、房屋的年龄(FeatureB)、房屋的卧室数量(FeatureC)...