AI时代数据投毒攻击的防范策略与应对措施
通过消除异常值,可以从数据集中删除相当一部分被篡改的数据。或者,可以扩充现有数据集以减轻数据中毒。这种主动方法有意将受控变化引入训练数据集,例如随机旋转、平移和噪声添加。数据增强的优点是扩展数据集,同时保持其固有特征。此外,样本量的增加削弱了任何毒害数据集的尝试。合成建模-该过程涉及创建多个不同的模型,...
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...
??六西格玛虽然很难,但看完这篇“吹吹牛”足够了!
要达到这些目标,需要一整套标本兼治的、科学的、完整的、操作性强的、以数据为决策基础的,已被证明有效的6σ管理体系。完美的质量带来巨大的收益,优良的产品设计和工艺可以使产品具有更大的附加值,更快的上市速度可以帮助企业更多盈利和扩大市场份额,更高的运作效率,可以降低企业的运营成本,更周到的服务可以使顾客...
万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划
大多数强化学习问题都假设环境的状态在每个时间步长下都是完全可观测的,针对MDP描述的问题,强化学习已有很多经典算法。例如:1)基于价值(Value-Base)的算法,DuelingDQN、DoubleQ-Learning、Rainbow等;2)基于策略梯度(Policy-Base)的算法,Actor-Critic、DDPG(DeepDeter-ministicPolicyGradient)等,都取得较优效果。
【银河金工】宏观经济周期划分下的ETF配置方法
1.通过Black-Litterman模型实现对均值-方差模型改进。2.采用经济指数和流动性指数划分经济周期。3.构建ETF宏观择时策略。4.样本外回测策略收益稳健。通过Black-Litterman模型实现对均值-方差模型改进均值-方差模型是资产配置理论中的一种经典方法,基于理性投资者风险厌恶假设和资产预期收益、方差求解资产配置最...
数据分析 | 总结了28道数据分析经典面试题
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(www.e993.com)2024年8月5日。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,第二大方差在第二个坐标(第二...
推荐收藏 | 100个数据分析常用指标和术语
比率:是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。5、倍数和番数倍数:用一个数据除以另一个数据获得,倍数一般用来表示上升、增长幅度,一般不表示减少幅度。番数:指原来数量的2的n次方。
Allan方差是什么?(上)
因此,我们可以遍历整个数据集,并将其分成由2个数据点构成的组,然后分别平均。然后以3,4,5...10...100...1000等个数据点为组,分别进行平均。最后我们找到所有大小相等的数据组之间的方差。随着数据组变得越来越长,不同数据组之间的平均值会越来越接近,因为每个数据组的平均值会越来越接近“真实”的...
数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?(一)
交叉验证的统计评估方法在证明这种平衡的重要性,而找到这个平衡点也同样重要。使用的数据折叠数量-k倍交叉验证中的k值是一个重要的决定;值越低,误差估计中的偏差越大,方差越小。偏差和方差造成总误差,图像源相反,当k被设置为等于实例数时,误差估计在偏差方面非常低,但具有高方差的可能性。
跟踪数据揭示保护信天翁和大海燕的共同政治责任
据3月1日报道,手指和指甲形状发生改变可能显示患上肺癌。这里指手指变得如鼓槌一般——指尖变粗。同时指甲变形,变得像手表的玻璃表镜。另外,持续咳嗽也是肺癌的可能症状之一。参考资料:httpsdonews/news/detail/9/3194899.html《自然地球科学》杂志:地球10亿年后或会变为无氧状态《自然地球科学》...