高维变换在建模、回归和分类中的应用

这一结果表明,将两个独立变量的联合分布表示为高维向量,只需分别计算这两个分布的变换并将它们绑定在一起即可。在由多个子空间组成且随子空间数量呈指数增长的产品空间上进行变换和积分,可以简化为在各个子空间上分别进行积分。将独立变量的分布进行绑定,并将相同变量(们)的分布进行聚合,可以构建类似于贝叶斯网络和...

【地理思想】地理中的过渡性思维+尺度思想 ,太重要了,高考地理中...

1.尺度概念在地理学中,尺度是指地理事象在空间和时间上的量度,即空间范围大小和时间间隔长短,又可指观察和研究地理事象时所采用的空间和时间单位。“尺度”是地理学重要的核心概念之一,具有层级性、相对性、关联性和复杂性等特点。2.尺度分类(1)划分标准不同可以分为时间和空间尺度(2)尺度思维在区域地理中...

AI-Native 的大产品时代

GenAI带来的变量是什么——GenAI技术将对产品有何影响大产品的定义,特点以及路径——如何从GenAI技术到好产品产品是信息商品经济的优化方法产品(此处专指软件、互联网类产品)是一门显学,其定义早已被众多文章、书籍从多种维度进行过论述,我们无意对以往优秀的产品前辈们的思考提出任何挑战,而是仅从本文后续...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义,结合当前时间步的输入信息循环地计算新的隐变量。...

探索大脑临界性的理论基础:重新理解神经动力学

由刺激强度ν、不应期长度τ、分支比κ描述大脑在Widom线附近的qC就是一个很好的例子,在Widom线上神经元动力学的敏感性最大化,靠近Widom线表明大脑中存在qC,同时与Widom线的显着偏差表明非临界性[7,17]。在图1C中,我们从概念上说明了刺激如何在大脑中暗示qC。在图2D中,详细展示了Widom线上的qC。

高频交易,足矣!_腾讯新闻

他举了一个极端的例子:太阳黑子的出现与资产回报的可预测性之间存在统计显著的联系(www.e993.com)2024年12月19日。这一节主要介绍统计套利在不同asset上的应用例子。下表列出了书里讨论的策略,这些选定的策略只是为了大致说明统计套利的概念,肯定还有许多其他的套利机会没有被写出来(都是各个PM用来吃饭的家伙)。2.1.1股票2.1.1.1Pairstrading...

请停止对分类变量进行独热编码!

独热编码,又称虚拟变量,是一种将分类变量转换为若干二进制列的方法,其中1表示存在属于该类别的那一行。很显然,从机器学习的角度来看,它并不是一个对分类变量编码的很好的选择。一般来说,维度的数量越低越好,而这种方法很明显增加了大量的维度。例如,如果我们要有一列代表美国的州(比如加州、纽约州),独热编码...

建信互联网+产业升级股票型证券投资基金招募说明书(更新)摘要2019...

投资有风险,投资人认购(或申购)基金时应认真阅读本招募说明书,全面认识本基金产品的风险收益特征和产品特性,充分考虑自身的风险承受能力,理性判断市场,对认购基金的意愿、时机、数量等投资行为作出独立决策。投资人在获得基金投资收益的同时,亦承担基金投资中出现的各类风险,可能包括:证券市场整体环境引发的系统性风险、...

入门| 极简Python带你探索分类与回归的奥秘

分类问题让我们来举例说明。一名医学研究者希望通过分析乳腺癌数据来预测患者应该接受三种治疗方式中的哪一种。这个数据分析任务属于分类,其中构建的模型或分类器需要预测类别的标签,比如「疗法1」、「疗法2」、「疗法3」。分类问题预测离散且无序的类别标签。这个过程分两个阶段:学习阶段、分类阶段。

“无房”是年轻人不想生育的主要原因?

各变量的定义和描述性统计见表1。五、实证分析1.基准回归结果分析由于本文的被解释变量和核心解释变量均为二分类变量,因此,我们构建Probit模型考察住房状况对青年人口生育意愿的影响。考虑到模型的控制变量数较多,为了消除多重共线性影响,我们首先使用逐步回归法剔除可能引起多重共线性的变量。