一篇文章系统看懂大模型
模型架构:模型的架构代表了大模型的主干采用了什么样的设计方式,不同的模型架构会影响大模型的性能、效率、甚至是计算成本,也决定了模型的可拓展性;例如很多大模型的厂商会通过调整模型的架构的方式来缩减模型的计算量,从而减少对计算资源的消耗;Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法...
OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会
直线是一种最简单的模式(线性回归),但它可能不太准确,会漏掉一些点。如果有一条曲线能够连接每个点,那它将在训练数据上获得满分,但它无法泛化到新点。当这种情况发生时,该模型就出现了数据过拟合。根据经典统计学理论,模型越大、就越容易出现过拟合。这是因为有了更多的参数,模型更容易找到能连接每个点的线。
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
在拟合过程中,只需要通过核函数计算协方差矩阵,输出y分布的参数被确定为恰好为1。除了核函数的超参数外,高斯过程没有训练阶段。在推理过程中,由于高斯过程没有像线性回归模型那样的权重参数,所以需要重新拟合(包括新数据)。但是可以利用多元高斯分布的特性来节省计算量。设m个新数据点。新数据点的分布也遵循...
Stata软件之贝叶斯分析|回归|拟合|后验|mcmc|bayes_网易订阅
??模型比较??预测??模型平均(新)??更多拟合回归模型线性回归??bayes:regressyx1x2x3Logistic回归??bayes:logisticzx1x2x3多层回归??bayes:mixedyx1x2x3||id:向量自回归(VAR)??bayes:vary1y2y3,lags(1/3)exog(x1x2)...
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24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...
如何用线性回归模型做数据分析?
R方<0拟合直线的趋势与真实因变量相反调整R方(适用多元线性回归)一般的R方会存在一些问题,即把任意新的自变量加入到线性模型中,都可能会提升R方的值,模型会因加入无价值的变量导致R方提升,对最终结果产生误导。故在建立多元线性回归模型时,我们把R方稍稍做一些调整,引进数据量、自变量个数这两个条件,辅助调...
如何建立非线性回归预测模型
对数曲线模型的残差标准误的值为151.5,调整R2为0.6318,两个指标比简单线性回归模型略有提高。#拟合曲线ggplot(urinetest,aes(dosage,urine))+geom_point()+stat_smooth(method=lm,formula=y~log(x))从图形可以看出,拟合曲线的效果较直线有所改善。
基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例
在学习投入模型的基础上,本文构建了学习效果评价方式,并进一步探讨了不同预警模型的性能。从结果上看,决策树C5.0构建的学习预警模型召回率等指标优于决策树CART、线性回归、支持向量机以及K-means算法构建的学习预警模型,能更好地预测学生是否及格。
商票圈:票据利率分析方法及量化预测模型
对以同业存单长短期利差(CD1Y-CD1M)为流动性补偿因子与基准利率(CD1Y)存在共线性问题,这一问题可以转化为以CD1Y和CD1M两个变量进行回归来避免,模型的拟合优度(0.9021)与基准利率模型的拟合优度(0.9002)相比,有轻微改善。从基准利率和流动性补偿双因子模型的参数反映出,流动性补偿因子与票据利率成负相关...