OpenAI攻克扩散模型短板,清华校友路橙、宋飏合作最新论文
其次,两步式sCM模型将与教师扩散模型的FID差距显著缩小到10%以内。此外,sCT在较小的扩展上更有效,但在较大扩展上的方差会增大,而sCD在小型扩展和大型扩展上都表现出一致的性能。Scaling研究。如图6所示,首先,随着模型FLOPs的增加,sCT和sCD的样本质量都有所提高,这表明这两种方法都能从...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时,最终会过度拟合型,因此你的模型将开始变...
高通量数据中批次效应的鉴定和处理-系列总结和更新
批次校正后解决了样品个体来源基因本底表达差异的影响,获得的差异基因倍数方差会变小,所以检测出更多差异基因,理论上也是更可靠的方式。(这个在之前文章典型医学设计实验GEO数据分析(step-by-step)-Limma差异分析、火山图、功能富集也有阐述。)我们再选2个批次校正前鉴定为有差异、批次校正后鉴定为无差异的基因观察下...
因子溢价与因子择时:一个世纪的数据验证
我们采用超额股息收益率来衡量1990年前的数据;对于货币,利差等于两国短期利率差;对于国债,等于10年期收益率减去3月期利率;对于大宗商品,以假设期货曲线没有变化的情况下,持有期货合约的收益来计算,我们通过最快到期和下一个最快到期合约的价格变化百分比来衡量。
【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...
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大,资产收益率的波动也更加剧烈,久远的历史数据样本不能反映近期的信息,应该赋予较小的权重。相对来说,移动平均协方差对近期和远期的样本等权平均,不能准确估计协方差矩阵,对不同时刻的样本赋予不同的权重可能是更合理的做法。
榜单没法触碰股权基金的灵魂:LP最关心的数据是DPI(附股权基金业绩...
而有品牌,有业绩的基金,大多也经不住做大管理费规模的诱惑,导致管理规模扩大速度远远超过自身团队,投资策略的容量(www.e993.com)2024年10月23日。同一个头部GP的不同基金之间,收益的方差也会比较大。在管理费就可以让很多GP高层退休养老的情况下,扩充几十人的募资团队,各地找政府基金配资做平行基金,多赞助些活动打打品牌排名,多和募资渠道勾兑...
数据分析 | 总结了28道数据分析经典面试题
因为要算协方差。单纯的线性变换只是产生了倍数缩放,无法消除量纲对协方差的影响,而协方差是为了让投影后方差最大。在统计学中,主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差...
数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?(一)
例如,以一个总统选举调查作为例子,我们可以通过偏差和方差的双重透镜解释调查中的错误:从电话簿中选择调查参与者会导致偏差;小样本量会导致方差。最小化总模型误差依赖于偏差和方差误差的平衡。理想情况下,模型是低方差的无偏差数据的集合的结果。然而不幸的是,模型变得越复杂,它的趋势是偏差越小,但方差越大;...
这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦
问10:给你一个数据集。该数据集包含很多变量,你知道其中一些是高度相关的。经理要求你用PCA。你会先去掉相关的变量吗?为什么?答:你可能会说不,但是这有可能是不对的。丢弃相关变量会对PCA有实质性的影响,因为有相关变量的存在,由特定成分解释的方差被放大。例如:在一个数据集有3个变量,其中有2个是相关的。
官员规模怎么隐形扩张的?一份40年数据的蹊跷发现|文化纵横
围绕上述核心问题,作者考察发现,中国政府雇员规模变动,大致经历了20世纪80年代持续扩大、90年代停止扩大、21世纪以来再度持续扩大三大阶段。这其中,公共财政行为的变化,起到了控制雇员扩张的作用;与此相反,非公共财政行为的影响,则推动政府雇员规模的扩张。而财政分权在短期内也会控制政府雇员规模扩张。