西南证券:关于人工智能提高居民资产配置科学性的应用研究

公式中在计算矩阵Q和K内积时,为了防止内积过大,因此除以的平方根。而多头注意力是由多个自注意力组合形成,通过将每个自注意机制的输出拼接在一起(Concat),然后传入一个线性层,得到最终的输出。多头注意力的输出和原始输入相加是一种残差连接,类似于ResNet中解决多层网络训练过拟合的问题,让网络只关注当前差异的部分。

【华安证券·金融工程】专题报告:如何通过技术指标预测市场波动性

作者给出了斜率系数(β)和相对于基准自回归(AR(12))模型的对数实际波动性R??的百分比提高。对于13个宏观经济变量中的5个(包括DP、DY、NTIS、DFR和SMB),在10%的显著性水平下拒绝了无预测能力的原假设。将这些变量纳入预测回归后的R??增加,始终高于其他宏观经济变量。对于技术指标,四个反映杠杆效应(LV)的变量...

12个必须了解的AI模型评估指标

这是我们可以使用R平方度量的地方。R平方的公式如下:MSE(模型):预测值与实际值的均方误差MSE(基线):平均预测与实际值的均方误差换句话说,与仅预测训练集中目标的平均值作为预测的非常简单的模型相比,我们的回归模型有多好?2.12调整R平方如果模型的性能等于基线,则R平方为0。模型越好,r2值就...

超百亿市场——中国脱硝催化剂行业发展前景依旧广阔

样本量:样本量是200,表示回归分析中使用了200个观测值。R??:决定系数(R??)值为0.761,表示模型中自变量(装机容量)可以解释对应单层催化剂体积变异的76.1%。(2)对应模型二的结果装机容量:系数为0.4722,在1%的显著性水平下显著。这意味着对于单层催化剂体积的每个单位增加,它与装机容量呈正相关,并且这种...

最小二乘法——线性回归背后的数学,探究其公式的诞生过程

为了计算r,我们可以使用皮尔逊公式(Pearson’sformula):在这个公式中,n是数据点的数量,x_i是数据点i的x坐标,x??(x上有一横,如果没有显示)是所有x坐标的平均值,y_i是数据点i的y坐标,??(y上有一横)是所有y坐标的平均值,s_x是所有x坐标的标准差和s_y是所有y坐标的标准差。标准差计算公式为:...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

其中,线性(Linear)、正态性(Normal)、独立性(independence)、方差齐性(EqualVariance),俗称LINE,是线性回归分析的四大基本前提条件(www.e993.com)2024年12月19日。这里稍微解释它们概念:Q1线性:解释自变量X和因变量Y必须要有线性关系吗?---不是!只有当X是连续型数据或者等级数据(不设哑变量)时,才要求X与Y有线性的关系。当X是二...

如何用线性回归模型做数据分析?

R方(适用一元线性回归)。R方也叫决定系数,它的主要作用是衡量数据中的因变量有多准确可以被某一模型所计算解释。公式:离差平方和:代表因变量的波动,即因变量实际值与其平均值之间的差值平方和。误差平方和:代表因变量实际值与模型拟合值之间的误差大小。

7种回归分析方法,数据分析师必须掌握!

岭回归通过收缩参数λ(lambda)解决多重共线性问题。看下面的公式:在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。要点:除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩了相关系数...

详解:7大经典回归模型

6.LassoRegression套索回归它类似于岭回归,Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)也会惩罚回归系数的绝对值大小。此外,它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式:Lasso回归与Ridge回归有一点不同,它使用的惩罚函数是绝对值,而不是平方。这导致惩罚(或等于约束估计的绝对值之...

考考你,这些数据分析常用术语你都分清楚了吗?

其计算公式为:投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%,通常用于评估企业对于某项活动的价值,ROI高表示该项目价值高。14、重复购买率指消费者在网站中的重复购买次数。15、Referrer引荐流量通常指将用户引导至目标页面的URL(超链接)。在百度统计中,引荐流量叫做“外部链接”。16、流失分析(Churn...