智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
通过分析实时交通数据,模型可以优化交通信号和减少拥堵。4.娱乐行业(Entertainment)在娱乐行业,机器学习被广泛应用于内容推荐、用户行为分析和游戏开发等。流媒体平台通过分析用户的观看习惯,为用户推荐个性化的内容。5.制造业(Manufacturing)在制造业中,机器学习被用于预测设备故障、优化生产流程和提高产品质量。通...
技术应用 | 量子计算在普惠金融小样本问题中的应用研究
对于样本量为216的较大数据集,按7:3的比例划分训练集和测试集,使用经典的LR进行模型训练预测,并同时对比了SVM和XGBoost;并且进行了30次抽样,求得30次抽样下模型的AUC、KS、Recall和Precision的平均值,以支持模型对比分析。3.实验结果(1)效果分析。从表1可知,将全量数据集划分为两个样本量大小不等的数据集,在...
AI产品经理必知的100个专业术语
常用方法包括主成分分析(PCA)、t-SNE等。9、过拟合(Overfitting)过拟合发生在模型对训练数据过于敏感,以至于它无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。可以通过正则化、早停等手段来缓解。10、欠拟合(Underfitting)欠拟合发生在模型过于简单,以至于无法捕捉数据中的模式。解决方法包括增加模型复杂度或特征工程。1...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
李龙飞使用极大似然法估计模型中的参数,并基于空间近邻相依概念分析了估计量的渐近性质,发现原估计量存在着来源于固定效应的渐近偏差,进而提出纠偏后的极大似然估计量。此方法应用于2010年美国州级移民流数据,发现空间因素尤其是起点流出量和终点流入量对移民流有显著影响。而相较SARFTobit模型,SARFhurdle模型在结果流...
基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测
2.6ARCH类模型构建与结果分析2.6.1当归价格指数GARCH回归结果GARCH模型被广泛应用于预测时间序列数据的波动性。根据赤池信息准则(Akaikeinformationcriterion,AIC)和施瓦兹准则(Schwarzcriterion,SC)相对较小的原则选择并建立GARCH(1,1)条件方差模型。
技术应用 | 基于大数据的征信评分模型构建与应用
分析模拟结果:研究发现,研究构建的大数据征信评分模型在准确率、稳健性、区分度等方面,都优于传统的征信评分模型,说明研究构建的大数据征信评分模型具有较高的有效性和稳健性,能够更好地反映借款人的信用风险(www.e993.com)2024年10月23日。征信评分模型的应用1.典型场景应用(1)商业银行。在大数据环境下,商业银行可以利用多种数据来源和方法来...
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
这篇综述首次全面总结了点云数据增强的相关研究工作。深度学习已成为点云分析任务(如检测、分割和分类)的主流和有效方法之一。为了减少在训练深度学习模型过程中的过拟合,特别是在训练数据量或多样性有限的情况下提高模型性能,数据增强通常是关键。尽管各种点云数据增强方法已在不同的点云处理任务中广泛应用,但目前...
...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
本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。问题描述在此项研究中,我们将聚焦于平安银行的股票价格,并利用其从2017年3月1日至2021年9月...
带你识别AI数据集的各种面孔 (AI 从业万字干货)
一、什么是AI数据集?在机器学习领域中,数据集是一组经过组织和整理的数据,是用于AI模型的训练、验证和测试的数据集合,其质量、多样性和数据规模会直接影响着AI模型的性能和泛化能力。数据集通常包含大量的数据点,每个数据点代表一个样本或实例,还有与其相关的特征和标签。特征是用来描述数据点的变量,而标签则是与...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
其次,文章将分析大语言模型如何根据不同领域的特定需求进行调整和适配。在医疗、金融、教育等领域,模型不仅要理解专业术语,还要适应特定的应用场景和数据处理需求。我们会看到,通过微调和定制化训练,这些模型如何更精确地服务于特定的行业。最后,我们将讨论多模态大模型的应用与展望。随着技术的发展,单一模态的输...