机器学习8个核心概念
方差则由多次运行不同数据集划分下的性能指标波动得到,这些指标正是评估报告中的内容。偏差-方差在实际建模中可通过技术手段减少,而噪声则不能在建模过程改变,是不可变的误差项,机器学习的目标就是减少可被改变的偏差和方差。理想情况下,我们期望偏差-方差同时小。但由图1-4可知偏差-方差“相爱相杀”,只能权衡取...
第一篇学术演讲准备两个月,去了谷歌却做不了深度学习,听Facebook...
首先它是一个保密组,允许你做很厉害的工作,但是你不能对外说,这样对将来的工作不是很有利。你要跳槽的话,别人会问你之前做什么,你说「我不能说」。这是一个非常现实的问题。第二个问题就是,我当时进去的时候还很兴奋,问我当时的老板:「我们是不是可以用深度学习啊?」但是进去之后发现,我做不了深度学习。...
新全球资产配置白皮书:半个世纪的历史回测带你看全球资产配置
这两种产品要求的专业度可不是一点两点,加上较长的锁定期和较高的管理费用,如果你没有像耶鲁捐赠基金一样的人力物力资源,其实你很难选出便宜又好的产品,最后可能会花了大量的精力却得不偿失。在剩下的43%的组合里,有杠杆收购(14%)和自然资源(7%)这2种资产,对于大部分投资人来说,也很难实现。就算是专业...
速看:关于时空的不完全不快速不揭秘指南都在这里了
如果你以高精度测量其中的一个量,那么另一个量的测量会有更高的不确定性。海森堡的不确定性原理给出了这个定理的数学表达。官方的表达式分别于1927年和1928年被厄尔·黑塞·肯纳德(EarleHesseKennard)和赫尔曼·外尔(HermannWeyl)提出,包含位置的均方差σ(x)和动量的均方差σ(p):σ(x)×σ(p)...
制造企业的数据分析之路!
⑤其他职能模块:除了如上四个大的模块,其他职能也可以充分使用数据分析提高管理水平和效率,减少风险和成本。比如在人资,可以使用统计分析来分析人员结构,薪资结构,不同培训课程的培训效果,人员离职的分类及对策等。在风控领域,更多是看数据的波动和异常,尤其是财务类,这里方差类分析也是有用的,机器学习类比如分类算法...
绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert
1.3.3为什么<4.2>的结果要scale?以数组为例,2个长度是len,均值是0,方差是1的数组点积会生成长度是len,均值是0,方差是len的数组(www.e993.com)2024年8月5日。而方差变大会导致softmax的输入推向正无穷或负无穷,这时的梯度会无限趋近于0,不利于训练的收敛。因此除以len的开方,可以是数组的方差重新回归到1,有利于训练的收敛。
钱颖一:不让学生具备“批判性思维”,他们何以创造?
所谓不变型心智模式就是用固定的、守旧的思维习惯去思考问题。而成长型心智模式就是一种开放式的思维习惯,不断拓宽思维范围,想以前没有想过的问题,问之前没有怀疑过的命题。这就不是“how”(如何)的范畴了,而是进入到“what”(什么)和“why”(为什么)的范畴。应该说,中国的文化传统和教育传统在训练学生“...
新全球资产配置白皮书:如何最大限度提高交易回报?
还得挤时间吃鸡,所以各种乱七八糟的事情加起来,使得投资人做资产配置的困难增加。其实做好全球资产配置这个问题,应该分为两个部分。第一个部分是:投资人通过学习,建立资产配置的逻辑。第二部分是:基于理论和逻辑,具体的执行。这篇文章通过45年的数据、回测和图表(由于海外市场的数据比较长,所以本文中大部分的...
「Deep Learning」读书系列分享第二章:线性代数 | 分享总结
对称,转置后矩阵不变;秩和迹。秩对应的一个概念叫线性表出,也就是矩阵里面的每一行或者是每一列,选定一个方向(要么是行要么是列),取其中一列,跟其他的列做加减和数乘(只能是这两种操作),其中任意一列要不能由其他列的线性表出。现在听起来可能不太好理解,可以暂时放放。
探索图像逆问题的本质:零值域分解
我们引入两个参数和,用来调节值域相关项,以及扩散模型每步增加的噪声。通过精确的计算,在最大化值域信息的同时,保证含噪图中的噪声方差和原始定义的噪声方差一致,这样对于去噪器来说,面临的噪声就是不变的。我们提出的DDNM+采样过程,对噪声方差进行精确控制,以解决含噪逆问题...