一篇文章系统看懂大模型
过拟合训练数据:模型在训练时可能过度拟合了训练数据中的噪声或错误信息,导致模型在生成时产生虚构的内容。训练数据本身包含虚假信息:如果训练数据中未能充分覆盖各种真实场景,模型可能会在未见过的情况下产生虚构的信息。对信息可信度的不足考虑:模型未能有效地考虑生成信息的可信度,而是过于自信地产生表面上合理但实际...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
优点:能够直观地反映模型对数据的拟合程度,解释性较强。缺点:可能会受到数据量和特征选择的影响,在某些情况下可能会出现过拟合导致R??值过高的情况。9.PSI指标a.用法首先将数据分为两组,通常是训练集和验证集(或不同时间段的数据)。对于每个分箱区间(可以根据特征值进行等频分箱等),计算该区间内...
翡翠折射率1.66:好坏之分、颜色淡绿及价格解析
这是因为折射率高意味着翡翠拥有更好的是在光学性能,其内部结构和晶体品质更好,于是能够更好地折射和反射光线,呈现出更加明亮、鲜艳和透明的效果。折射率高的翡翠常常不易出现瑕疵和痕迹,其表面光滑度也较高,因而品质和纯度也更高。翡翠的折射率1.66代表了其较高的品质和价值。这个折射率意味着翡翠具有较高的透...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
2)有个缺点,就是这个值的绝对大小受到目标变量的单元的影响,所以对于不同场景下的线性回归模型,计算出来的千差万别,不会落到一个固定的域值区间,无法形成一个统一的界定模型好坏的阈值(www.e993.com)2024年10月23日。为了解决上述问题,统计学家们提出了统计量,它是一个取值永远介于到的数,表示拟合的模型可以解释目标变量的内在变化规律(vari...
OpenAI奥特曼最新万字访谈:GPT-5能力提升超乎想象
但公司应该对用户的选择有较高程度的透明度。因为以往有些公司在收集用户数据时态度含糊其辞,好像默许自己可以搜集所有数据似的,他们会说:“嗯,我们收集你的所有数据是理所当然的。我们用这些数据来做广告等,都是出于好意。”但他们对这些细节并不透明。SamAltman这绝对没错。你刚才提到,我在刻意回避那些11...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
在某种程度上讲,科学研究的预测问题等价于可复制问题,社会科学研究在结论可复制性问题上的关注度并不算高,这一方面与社会系统本身的复杂性相关,但也部分源自传统模型工具无法有效解决“过度拟合”问题所致。而机器学习建模方法则在工具层面为研究者提供了缓和这一尴尬境地的可能,原因包括:首先,基于机器学习方法产生的模型...
计量模型好坏的评价标准,经济研究如是说
例如,为研究拍卖的中标额和投标者数量的均衡关系,非结构建模将中标额对投标人数进行回归,在标准的统计假定下,该回归模型给出了给定投标人数时对中标额的线性预测。结构计量建模则在风险厌恶程度、追求预期利润最大化以及和人信息分布等假定下,得到给定投标人数目、中标额的条件密度和条件期望。
光束质量——测量激光束聚焦的好坏
一些高功率固态激光器的光束质量较差,主要是因为激光晶体中的强烈热效应会导致光束失真。此外,在高光束质量和高功率效率或高光束质量和低对准灵敏度之间可能存在设计权衡。低功率激光二极管通常具有较高的光束质量,而高功率激光二极管基本上总是具有较差的光束质量。本质上,这是因为高功率需要大的发射孔径,这使得所使...