做数据十年,第一次见这么棒的数据分析方法
此时就涉及到预测问题。预测自然发展趋势,一般会运用到时间序列法,根据数据走势的不同,有平滑法、自回归、季节性回归、带季节趋势的回归等方法可用。如果考虑改变资源投入,可以考虑带因果关系回归。因为投入产出之间一般都有函数关系,可以通过数据拟合投入产出曲线,从而模拟调整结果。如果要改变业务做法,则要先看:业务...
Alex Graves新作贝叶斯流网络,解决离散数据生成问题
大多数神经网络(包括自回归模型、基于流的模型、深度VAE和扩散模型)表达能力的关键在于,它们编码的联合分布被分解为一系列步骤,从而避免了「维数灾难(curseofdimensionality)」。也就是说,它们将难题分解成多个简单问题来解决。自回归网络目前是语言建模领域的SOTA方法,并且通常在自然排序的离散数据上表现...
机器学习面试的 12 个基础问题
首先,这可以被理解成非零均值是数据不围绕0值分布的现象,而是数据的大多数值大于0或小于0。结合高方差问题,数据会变得非常大或非常小。在训练层数很多的神经网络时,这个问题很常见。如果特征不是分布在稳定的区间(从小到大的值)里,那么就会对网络的优化过程产生影响。我们都知道,优化神经网络将需要用到导数...
关于托勒密《天文学大成》之真伪问题的讨论
笔者通过使用高精度的现代天文软件Stellurium对这些数据进行了系统地回推计算,发现其观测数据与其所称之观测年代相对应的天象数据根本不相符合,这是问题的关键所在。经深入剖析可知,这些数据原来是为满足岁差“100年1度”这个预设的结论而进行的虚构伪造,根本经不起现代天文软件的验证。因篇幅有限本文不再展开讨论,有兴...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
二是奖励模型的问题(ChallengeswithRewardModel)。奖励建模的目标是将人类反馈映射到合适的奖励信号上。但是奖励模型即使从正确标注的训练数据出发,也可能出现归纳错误;而且评估奖励模型的过程既困难又昂贵。有一个比较经典的例子来源于OpenAI早期的一项研究,即一个被训练为抓取小球的人工智能手臂,在成功抓起时可以获得...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
部分问题在于这些模型对于具有高度不确定性的银行业来说过于复杂和脆弱——它们需要根据通常不可靠的数据来估计数百万个风险因素及其相关性(www.e993.com)2024年7月13日。我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本...
大模型的背景与现状问题
真实(Veracity):大数据的真实性和可靠性也是一个重要的问题,因为大数据中可能存在不准确、不完整、或重复数据,这会影响数据质量和分析结果。因此,需要对大数据进行清洗、整合等操作来提高真实性。??大模型大模型是指具有大量参数和计算资源的机器学习模型,通常在训练过程中需要大量的数据和计算能力,并且具有数百万...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
深圳杯的题目---深圳一天的数据都可以查到关系的问题===核心问题基例—情景—数据1.目前出租车资源的配置是否合理?2.如何实现出租车供求关系的良好匹配?3.打车软件是否能有效解决打车难问题?解决问题:分析与出租车供求相关的因素和关系机理,建立问题的机理模型。需要...
何恺明做科研也emo!最新QA完整版在此|算法|数据量|科学家|计算机...
目前要想减少过拟合、提高泛化,最有效的方法就是增加数据量。虽然大量数据的拟合和记忆仍是一个挑战,但大模型其实有足够的能力做到这一点,事实也证明增加数据量是减少过拟合的最佳解决方案。然而展望未来,数据带来的效益是否会降低是个问题。比如说,语言数据不是凭空产生的,而是由人类创造出来的。你在写一些新的...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
来自Amazon,谷歌,Meta,Microsoft等的面试问题,问题很多所以对问题进行了分类整理,本文包含基础知识和数据分析相关问题1、什么是数据科学?列出监督学习和非监督学习的区别。数据科学是各种工具、算法和机器学习方法的混合,其目标是从原始数据中发现隐藏的模式。这与统计学家多年来一直在做的事情相似但是有什么不同?下...