熊春林:乡村数字治理的村民参与行为研究
式中,i表示不同的村民,P(Yi=1|Xi)表示村民i具有参与乡村数字治理行为的概率,Φ(Xi)为标准正态分布的累积分布函数,OE是外部环境变量,RE是效能感变量,X是控制变量,α是常数项,βi、γi、λi是待估计的变量系数,μi是随机干扰项。为验证模型结果的稳健性,本文在进行Probit模型估计的同时,运用Logit模型估计结...
AI产品经理必知的100个专业术语
Transformer是一种使用自注意力机制的模型,用于处理序列数据。它消除了RNN中的顺序依赖性,并允许并行处理。29、多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)多层感知器是一种具有至少三层的全连接神经网络,用于分类或回归任务。30、激活函数(ActivationFunction)激活函数为神经网络增加了非线性,常见的激活函数包括ReLU、...
KAN 1.0到2.0:构建全新神经网络结构,开创AI+Science大统一新范式
“神经网络目前是人工智能中最强大的工具。当它们应用于更大的数据集时,没有什么可与之抗衡。”前沿理论物理研究所(PerimeterInstituteforTheoreticalPhysics)研究员SebastianWetzel说道。然而,长期以来神经网络存在一个缺点:被称为多层感知器(multilayerperceptron,MLP)的基本构建块是许多成功的神经网络的...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-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,轮流使用其中一份作为测试集,其余...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
C(T)是模型对训练数据的预测误差,表示模型和训练集之间的拟合程度。α|T|为惩罚项,相当于对损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
激活函数非线性激活函数对于神经网络容量至关重要,没有它们,神经网络只是大型因式分解线性模型(www.e993.com)2024年10月23日。研究结果表明,ReLU显著增强了模型的容量。虽然它最初的作用是为了减轻梯度的消失和爆炸,但ReLU还提高了网络的数据拟合能力。相比之下,tanh虽然也是非线性的,但不能实现类似的效果。
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
但是越来越多的研究者发现,由于内生性问题的存在,OLS方法对回归系数的估计值实际上是有偏的(陈云松等,2010;胡安宁,2012),并且非常容易导致模型发生过度拟合和泛化能力弱问题(Hawkins,2004),即基于观测样本拟合得到的回归模型在应用于同一总体的其他样本集或预测未来数据时拟合效果较差。OLS方法本质上是通过控制偏差...
基本的核方法和径向基函数简介
下面我们通过在高维特征空间中拟合相同的线性模型,更好地近似数据中的真实关系。首先,我将200个基函数应用于我的每个数据点。我在我的输入空间中采用200个高斯分布,并评估我所有基本函数的每个数据点。我的新设计矩阵现在是(10,000x200)维的。然后我使用相同的伪逆解来获得这个新特征空间中的最佳权重。
深度好文:数据科学家必会10个统计分析方法
我认识很多想转行数据科学家的软件工程师,他们盲目地使用TensorFlow或者ApacheSpark等机器学习框架去处理数据,却没有深入理解背后的统计理论。因此本文要谈一谈统计学习(statisticallearning),它是源于统计学和泛函分析的一个机器学习理论框架。为什么要学习统计学习?
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
对AI量化模型应用适当的正则化方法,可以进一步“强化”模型,提升其泛化性能,让量化策略的表现更进一步。正则化方法的目标为引导模型捕捉数据背后的普遍规律,而不是单纯地记忆数据样本,从而提升模型的泛化性能。正则化方法种类繁多,其通过改造损失函数或优化器、对抗训练、扩充数据集、集成模型等手段,使模型训练过程更加...