胡扬名等:城镇化、社会保障支出与城乡发展差距

分析结果表明,总共从城乡发展差距的18个指标中提取了6个主成分,累计解释总方差的80.461%,提取效果较好,并能够较高程度的代表原始指标的数据特征。根据主成分的特征值与成分矩阵的系数可以计算出各指标的权重得分,将6个主成分以及最终的综合得分分别记为Z1—Z6、Z,其中18个指标变量依次记为q1—q18,由此可以得出相应...

【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

补充:卷积神经网络正则化是为减小方差,减轻过拟合的策略,方法有:L1正则(参数绝对值的和);L2正则(参数的平方和,weight_decay:权重衰退)。9.学习率介绍:学习率作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及合适收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛...

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

2.掌握数据收集、统计分析、统计处理的基本原理和方法。3.具有概率统计建模的初步能力,并具有运用概率统计的思想方法对数据进行科学、合理解释的能力。II.考试形式和试卷结构一.试卷总分及考试时间试卷总分为150分,考试时间180分钟。二.答题方式答题方式为闭卷、笔试。不允许使用计算器。三.试卷...

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...

分别将eo对象的目标收益率、目标风险和资产权重存储在jo、fo和qo变量中。ex=t(too)*qoex计算投资组合预期收益率ex,通过矩阵乘法将too转置后与权重qo相乘。exr=apply(ex,2,sum)exr对ex的每一列求和,得到预期收益率的向量exr。以上包含了读取数据、投资组合分析的过程。对第二个类数据集...

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

计算公式为:F1=2×精确率×召回率/(精确率+召回率)。b.合理值区间同精确率和召回率一样,F1值的取值范围在0%到100%之间。一般来说,F1值越高越好。c.应用场景常用于需要同时考虑精确率和召回率的场景,作为一个综合指标来评估模型性能。

聪明人的10个投资原则|牛顿|股票|巴菲特_网易订阅

霍华德·马克思给出了解释:学者们把波动性作为风险的代名词,只是为了方便起见(www.e993.com)2024年11月11日。他们需要为自己的计算公式找到一个答案,这个答案既可以从历史上找到根据,也可以据此推断未来。波动性符合这一要求,其他形式的代名词不符合。然而,问题在于,我不认为波动性是大多数投资者关心的事情。我认为,人们之所以拒绝投资,主要是因为...

为什么大脑是对数的?

相比看到熟悉图片,在看到陌生图片时,神经元激活率分布的长尾特征更明显,方差更大(图8)。这可以视为在看到陌生图片时,神经元的激活更加积极(努力适应新环境中的刺激),而在熟悉环境中则可以利用已构建好的模块。然而,这项研究只考虑了神经元间的连接,没有考虑神经元上的树突棘同样可以承担存储及计算功能。也许神经...

异质性自回归模型的预测优势

Anderson等(2003)发现直接从时间序列对已实现波动率进行建模要远好于由GARCH和随机波动率模型(stochasticvolatility)计算出的波动率。异质性自回归模型(HAR),它的参数可以直接用最小二乘方法(OLS)进行估计,同时可以通过Newey-West方法来对异方差和自相关进行修正。

《底层逻辑2》:拼命寻找世界的真相

他的计算效率不如九九乘法口诀高。但是,也是准确而有用的。数学,准确而有用,就是对的。再比如古埃及。古埃及人的乘法,很有意思。9乘以13,怎么算?公元前3000年,古埃及人是用堆石头的方式,来计算乘法。他们先在地上堆13个石头。然后在右边另放一个做标记。第二行的石头翻倍,标记也翻倍。第三行在第二...

反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合

文献采用图像二值化和去噪算法将二维图像转换为二进制格式,再通过六层卷积神经网络(CNN)进行特征提取和分类,有效地检测、跟踪和定位辐射源。文献引入了一种深度门控递归单元卷积网络,专注于无线电信号的特征提取和分类。该方法在对比测试中表现优于SVM和RF,准确率高达90.6%,有效地实现了对31种不同信号的分类。