如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
计算方差有两步。先平方。平方的目的,是去掉正负号。再均差。平均的目的,是得到差异性。先平方,再均差,这就是我们用来衡量一组数据“差异性”的方法,叫“方差”。有了方差这个指标,现在就算在你面前摆1万家公司,你也能先给他们先打分,再排序,然后准确地说出任何两家公司,谁的收入更分散,谁的收入更集中...
「万字干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大...
C=Cforward+Cbackward:表示训练过程中的前后向传播;Cforward≈2PD:前向传播计算成本约等于两倍的参数量乘以数据规模;Cbackrward≈4PD:反向传播计算成本约等于四倍的参数量乘以数据规模;C是一个量化计算成本的单位,通常用FLOP表示,亦可用一些新的单位来表示,如FLOP/s-s:表示每秒浮点运算数/秒;PetaFLOP/...
刘雅婷 等丨老年教育资源供给能够满足当前的社会需求吗?
整理S市近5年老年教育资源供给的时间序列数据进行因子分析,共提取4个公因子,对结果的累积解释力为78.656%,将因子命名为人力资源、物力资源、财力资源、课程资源,对应表1中各测量指标,利用各成分的方差解释量与成分矩阵贡献值,计算得出老年教育资源供给指数不同指标的权重,并整合成为权重集:WA权重集=[0.08,0.06,0.09...
一批北大硕士给出的Excel技巧,让你的工作效率提升好几倍
操作:数据-数据有效性-序列-选择或输入序列数据-设置完成菜单设置应用2:结合COUNTA函数,该填的想不填都没门COUNTA函数的作用是返回列表中非空的单元格个数。如果数据区域需要输入5个有效信息,那COUNTA(数据区域)=5操作:数据-数据有效性-序列-自定义-写入公式-设置完成数据验证+counta:完整输入信息利器2:分...
基于FPGA的复数浮点协方差矩阵实现
在所有运算都是定点运算的情况下,每次乘法之后数据位宽都要扩大一倍。若相乘后的数据继续做加减运算,为了保证数据不溢出,还必须将数据位宽扩展一位,而协方差矩阵的运算核心就是乘累加单元,随着采样点数的增加,位宽扩展呈线性增加。最终导致FPGA器件资源枯竭,无法实现设计。为了保证算法的实现,必须对中间运算数据进行截断,...
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(www.e993.com)2024年8月5日。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...
金融数据分析与挖掘具体实现方法
方差和标准差:反应某一时期的序列的稳定性5.9各项指标数据两两关联散点图pd.scatter_matrix(frame,figsize=None)frame:DataFrame从中我们可以简单看到成交量(volume)和换手率(turnover)有非常明显的线性关系,因为换手率的定义就是:成交量除以发行总股数。
数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?(一)
交叉验证的统计评估方法在证明这种平衡的重要性,而找到这个平衡点也同样重要。使用的数据折叠数量-k倍交叉验证中的k值是一个重要的决定;值越低,误差估计中的偏差越大,方差越小。偏差和方差造成总误差,图像源相反,当k被设置为等于实例数时,误差估计在偏差方面非常低,但具有高方差的可能性。
这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦
丢弃相关变量会对PCA有实质性的影响,因为有相关变量的存在,由特定成分解释的方差被放大。例如:在一个数据集有3个变量,其中有2个是相关的。如果在该数据集上用PCA,第一主成分的方差会是与其不相关变量的差异的两倍。此外,加入相关的变量使PCA错误地提高那些变量的重要性,这是有误导性的。
一次性总结:64个数据分析常用术语!
指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值,与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值,称为高度异常的异常值。15、方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方...