...实现了数据集的最大化,降低了在数据处理过程中发生过拟合的概率
其中,该方法包括:获取待增强数据集,对待增强数据集进行矩阵分解处理,得到待增强数据集的多通道信息集合和多通道信息集合的权重,对权重进行全排列组合处理,得到更新后的权重,根据多通道信息集合和更新后的权重,生成待增强数据集的增强数据集。因此,本公开通过对待增强数据集进行矩阵分解处理得到多通道信息集合和多通道信息...
新风光申请储能容量数据处理专利,使拟合结果更加准确
本发明分别通过对充放电容量数据段和非充放电容量数据段拟合,使拟合结果更加准确。本文源自:金融界
TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
现有的学习类噪声建模普遍是在拟合clean(+noise)到noise(ornoisy)的映射,希望通过nn拟合数据映射的伟力来完成物理类噪声建模未经的事业。然而这里面其实有些容易被忽略的问题。众所周知,深度学习的成功依赖于大量数据。假如我们有大量clean-to-noise(noisy)的配对真实数据了,那真的还有那么迫切得需要噪声建模么?如...
Origin多项式拟合趋势线,画毛毛虫曲线
前面的拟合步骤会在原数据表中添加拟合结果数据,并自动添加拟合曲线到散点图中,再修改其他细节格式,即可加入论文并投稿。接下来的操作,纯属“锦上添花”的绘图优化策略,优化的目的是使“趋势线”更好看(容易看,易读性增强)。采用“重绘法”,即再次将拟合数据添加到图中。双击绘图左上角①处的图层序号1,在打开...
如何理解金融数据的复杂性
金融数据有低信噪比的特点,提取有效信号的难度较大,模型如果调整不够得当,就容易学习“噪音”。由于这一特性,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合。另外,证券交易数据等时间序列有时序性(时间不可倒流),且金融市场时刻存在博弈,规律具有时变特性。量化投资方法论的目的是用历史数据预测未来,所以一定要避免未...
AI的理解困境:如何走出数据世界,触达生命的理解?
成功的生成模型能够从数据中提炼出“潜在变量”,这些变量有助于解释和预测(www.e993.com)2024年8月6日。生成式AI能够用潜在变量反应统计学规律,以超越训练数据的界限;生命有机体提炼潜在变量的目的可能是更好地预测世界状态。尽管它们都能提取潜在变量,但主动推理与生成式AI的处理方式不同。主动推理的生成模型涉及理解,并将潜在变量作为概念形成的...
创新药稳定性研究设计与数据评价
1.3稳定性数据评价稳定性研究最重要的目的是建立所有在相似条件下产出来的原料药的复验期。稳定性数据评价决策树如下图:依据决策树,对于不可外推及数值不随时间变化且变异较小的样品,复验期确认较为简单,对于那些随时间变化的定量参数,复验期的计算需要通过统计分析得出,复验期计算流程如下:...
欧阳日辉:数据要素促进数字经济和实体经济深度融合的理论逻辑与...
数据驱动的创新是基于数字技术和数据要素的应用,通过对数据的采集、分析和利用,经过训练和拟合形成自动化的决策模型,进而推动企业创新发展。数据驱动效应主要体现在企业运营和流程活动中数据驱动嵌入组织结构和组织文化进而对管理决策产生影响,数据平台连接供应链和客户关系管理、企业资源管理等系统进而提升企业运营管理效率...
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
在这样的计算规模上训练模型的成本非常高。Chertietal.(2023)的目标是为这一系列的模型拟合扩展律,但对于在小数据集上训练的模型,其扩展曲线有很多错误。CMU这个团队认为这主要是因为他们没考虑到重复使用数据造成的效用下降问题。于是他们使用新提出的扩展律估计了这些模型的误差。
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
平稳性是时间序列分析中最常见的未经检验的假设。当数据生成过程的参数不随时间变化时,我们通常假设数据是平稳的。或者考虑两个系列:A和B。系列A将生成具有固定参数的平稳时间序列,而B将随时间变化。我们将创建一个函数,为概率密度函数创建z分数。高斯分布的概率密度为:...