如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
先平方。平方的目的,是去掉正负号。再均差。平均的目的,是得到差异性。先平方,再均差,这就是我们用来衡量一组数据“差异性”的方法,叫“方差”。有了方差这个指标,现在就算在你面前摆1万家公司,你也能先给他们先打分,再排序,然后准确地说出任何两家公司,谁的收入更分散,谁的收入更集中了。那什么是标准...
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
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...
一文盘点2023人工智能进展,不止大模型而已
模型训练时,逐渐往训练数据中掺入噪声,直到变成纯噪声。然后再训练一个神经网络,让模型反向学习去噪,从噪声中合成数据。大多数扩散模型使用CNN架构并采用基于CNN的U-Net。但今年“AllareWorthWords:AViTBackboneforDiffusionModels”这项研究中,研究人员试图将扩散模型中的卷积U-Net骨干(backbone)与ViT交...
医学研究统计分析与报告如何开展?
1.2纵向研究可以采用重复测量方差分析或者广义估计方程(generalizedestimatingequations[GEEs])1.3另外一种方法,便是混合效应模型,或者说随机系数模型1.4纵向研究容易存在着数据缺失,因此在建模过程中,必须考虑数据缺失问题,是随机缺失还是非随机缺失。在GEE模型中,缺失必须必须是完全随机的,而随机系数模...
怎么使用Excel做数据分析之相关系数与协方差
1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据,结果将给出其中任意两项的相关系数。2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后,出现属性设置框,依次选择:输入区域:选择数据区域,注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志,注意同时勾选下方“标志位于第一行”;...
数据变异性的度量-极差、IQR、方差和标准偏差
零方差——所有数据值都相同标准差(StandardDeviation)标准偏差是数据集中的平均变异量(www.e993.com)2024年8月6日。它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大,数据集的可变性越大。为什么使用n-1作为样本标准差?当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。可以从每个总体成员收集数据,因此标准差反映了分布(总体)中的精...
给儿子的第一封信 | 数据正在改变的未来
以前的营销针对的是一个粗放的群体,我们会用均值(方差)这些统计变量对这些群体做描述,贴标签,比如海飞丝针对的是“平均年收入5万美金的中产阶级家庭”——你作为“中产阶级女性”中的一员,就这样被“平均”了。而现在的世界已经变了:通过在线数据的连接,每个人的喜好特质很容易变成“显性”凸显出来,换句话说,...
运营数据分析,到底该怎么做?
这个时候,渠道运营要调整原来的运营策略,把最终的输出从“下载用户数”改成“成交用户数”。输出的形式修改了,输入端和业务动作都要改变。数据分析可以针对新的输出,分析适合“成交用户”的渠道和投放方式。用户运营同理,如果公司目前追求的是用户规模,那么用户运营的输出结果应该是不同活跃程度的用户群体或者适合不同...
怎么用数据分析给业务赋能?
每一次新技术、每一个效率工具、每一种新生产关系的出现,都会大规模地改变一些商业模式。从总的方向上来说,一定是向效率更高的商业模式发展。新零售,就是在优化「人、货、场」之间的有效传递方式,变成更高效率的零售。零售的本质,是连接「人」与「货」的「场」;而「场」的本质,是信息流、资金流和物流的...
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
其中,Σt为第t期的协方差矩阵,为未知量,待估计;εt-i是第t-i期资产收益率的零均值残差向量,为已知历史信息。由上式可知移动平均协方差是集合{εt-iεt-i'}中每个元素的等权平均,即,对历史各个时间点的元素赋予相同的权重。然而,金融时间序列数据往往是时变的,例如在金融危机时资产间的相关性会明显地增...