【StataNow 新功能】面板数据向量自回归、贝叶斯线性回归变量选择...
对面板数据拟合向量自回归(VAR)模型!计算脉冲响应函数、执行格兰杰因果关系检验和稳定性检验、包含附加协变量等等。新的xtvarcommand具有与var相似的语法和后估计程序,但它适用于面板数据而非时间序列数据。例如,我们可以为一个包含三个相关结果的面板数据集拟合一个VAR模型,方法是键入xtsetpanelvarxtvar...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
过拟合(overfitting)是统计学和机器学习领域的常用概念,可分为训练过拟合和回测过拟合两个层次:一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
举个具体的例子,MMLU可能是LLM最常见的学术基准。这是一个包含许多领域问题和答案的集合,例如大学医学、大学物理、天文学等。问题可能包括:“在天文学中,1a型超新星的真实性是什么?”然后给出四个不同的潜在答案,询问模型哪一个更有可能。因此,有很多不同的方法可以做到这一点。你可以查看生成所有这些答案的可能性...
最全总结,数据分析的标准流程,收藏!
比如:从标杆出发,数据→寻找标杆→业务沟通→可复制性确认/问题结束。这种一般是数据上,发现某个产品/某个地区/某个渠道表现特别好,此时数据可以向业务主动确认“是不是一个机会点”“值不值得推广”。如果业务早就知道了,那就结束。如果业务感兴趣,就深入分析标杆可复制性,推动标杆推广。比如:从部门联动角度:数...
学术动态:计量经济学的前沿问题是什么
对数据有更好的拟合结果上海财经大学教授李龙飞指出,流量变量的结果数据通常由于预算约束或者地区距离等原因而存在较多零值,传统空间自回归Tobit模型由于只有一个潜在结果变量而限制了零值和正值的生成机制,现有SARF模型要求能观测起点和终点的所有相关特征,从而忽略了可能影响流量的个体效应。为克服上述局限,李龙飞构建了一...
人工智能的原理是什么?
机器学习的工作原理是为工具提供大量数据(www.e993.com)2024年10月23日。然后,您可以处理该数据以创建可用于处理人工智能任务的数学模型。从本质上讲,它允许人工智能应用程序像人类一样执行任务。图像分类就是一个很好的例子。假设您想训练人工智能识别猫。您可以向机器学习系统提供猫图像并将它们标记为猫。然后,系统会从您提供的内容中学习,并在...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。
解释选择性视觉注意相关的广泛经验现象,视觉识别的自由能例子拆解
文献中还有几个例子使用动态因果模型来消除皮质层次结构中抑制性和兴奋性连接之间的歧义[35-41]。简而言之,动态因果建模需要使用具有层层特异性耦合的神经质量模型以诱发反应的形式拟合经验数据(通常是脑电图,但参见[42],例如,使用功能磁共振成像)数据[35,43]。然后,人们可以通过指定构成电磁源(即等效电流偶极子)的...
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso,其中参数alpha是通过gridsearch进行优化的。fromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()scaler=StandardScaler()X=scaler.fit_transform(boston["data"])Y...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
结果:在QQT下为数据组合估计扩展律前面针对不同质量的数据池推断了各自相应的参数a、b、d、τ。而这里的目标是确定当给定了训练计算预算时,最有效的数据整编策略是什么。通过前面的定理以及各个数据池的扩展参数,现在就能估计不同池组合的扩展律了。举个例子,可以认为Top-20%池是Top-10%和Top10...