数据洪流已至,AI如何助力神经影像学研究?| 追问观察
在预处理后的数据分析阶段,分析方法的选择往往取决于特定的研究问题和任务设计,该过程需要实现自动化。生成式AI,具有解决这两大难题的巨大潜力。“神经AI”(NeuroAI)等方法有望对神经科学的方法论和理论基础产生巨大影响。仅就方法论而言,AI可能为神经科学带来重大变革;然而,AI也可能引发新的问题——如果研究者对其...
数据清洗的概念、常见问题及实践方法
在处理数据值不匹配问题时,需要采用一些常规的清洗方法,并结合具体情况采用人工处理等方法,最终保证数据的准确性和完整性。以下是处理此类问题的两种方法:1.清洗内容中有不合逻辑的字符在处理这种数据时,主要是要去除不合逻辑的字符,如头、尾或中间的空格、姓名中的特殊字符和拼写错误等。这种情况下,需要以半自动...
万字干货:医疗运营分析基本框架
一般情况下,运营分析部门就按照会诊模式,在一定时间窗口期内定期更新数据和评价意见即可。但是有一种情况必须考虑,就是随着要么对问题的不断深入发现之前的分析角度存在偏差需要矫正,要么是改善举措实施后出现了新的情况影响了结果,总之无论哪一种情况,都不应该固守原有的角度和数据,而要实事求是地重新规划问题,寻找对...
中国金融消费者投诉指数报告(第1期)
根据商家回复日期与平台审核通过时间之间的时间差,表征投诉处理周期,并剔除商家回复日期缺失的数据。共获取有效投诉信息138459条。指数结果分析(一)整体分析依据上文指标体系的构建以及数据处理规则,原始数据经过类型化、归一化处理后进行指数分析,得到如下图3-1所示综合指数结果。图3-1金融消费者投诉综合指数走势...
政治文本分析的机器学习方法:解决数据稀缺的路径 | 研究
少注释,多分类:利用深度迁移学习和BERT-NLI解决数据稀缺问题摘要:有监督机器学习是分析大型政治文本库的一种日益流行的工具,其主要缺点是需要成千上万个人工标注的训练数据点。这个问题在社会科学领域尤为重要,因为大多数新的研究问题都需要新的训练数据,以完成为特定研究问题量身定制的新任务。本文分析了深度迁移学习...
Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|...
为了测试平稳性,我们需要测试一个叫做单位根的东西(www.e993.com)2024年9月9日。自回归单位根检验基于以下假设检验:它被称为单位根tet因为在原假设下,自回归多项式,的根等于1。在原假设下趋势平稳。如果然后首先进行差分,它变成:检验统计量为是最小二乘估计和SE()是通常的标准误差估计。该测试是单侧左尾测试。如果{}...
万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...
GPT模型输出“视频蓝图”(videoblueprint)的Tokens表示,蓝图经过后处理模型实现超分辨率(SR:SuperResolution)渲染。该后处理模型可以是non-autoregressive的Transfomer模型(例如videopoet里用到的);也可以用Diffusion做SR。c.End-to-endGPT(端到端的自回归模型)...
医学研究统计分析与报告如何开展?
我们构建回归分析的时候,效应值也就是回归系数或者EXP(b)反应的是自变量每增加一个单位,应变量改变的量。如果自变量是连续性的定量数据,得到的OR值或者RR值就是改变一个点位得到的结果。这样的结果没有意义,比如年龄增加一岁,OR值为1.005,没有太大的临床意义!建议的做法是,将年龄转为等级数据进行分析并...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
数据平稳性与差分法:基本模型:自回归移动平均模型(ARMA(p,q))是时间序列中最为重要的模型之一。它主要由两部分组成:AR代表p阶自回归过程,MA代表q阶移动平均过程。平稳性要求经由时间序列所得到的的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有形态‘惯性’延续下去...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数据进行归一化处理,进一步减小影响,还能加快模型收敛速度。