AI产品经理必知的100个专业术语
常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或...
【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究
如今,金融机构在零售行业不断推出票券、积分等多类型营销活动,以实现获客、活客的目的,但由于金融机构、零售企业之间的信息壁垒,常以相似手段开展营销活动,最终营销效果不尽如人意。相比于传统和单一的营销策略,通过RFM模型将用户分类后开展差异化经营具有明显的优势。本文在RFM模型的基础上通过聚类分析算法进行用户聚类,...
车圈最大AI「黑马」吉利:自研语音大模型登顶,性能超SOTA 10%
在提取音频特征后,还引入了K-means聚类处理,目的是为了去除原始音频特征中的说话人个性化信息,使得模型更加关注于语音的共性特征,从而提高模型的泛化能力,以及合成语音的音色一致性。提高语音合成准确性的同时,团队还采用了基于UNet架构的声音转换预训练模型,生成大量具有不同音色但内容相同的合成语音数据,以此来增加训练...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
如Nystrup等人(2015)所述,基于状态的策略的目的是“不是预测状态转换或未来市场走势,而是识别状态转换何时发生,然后从均衡风险-收益关系的持续性中获益”。这反过来对从模型中推断出的状态持续性提出了高要求,因为频繁翻转的状态信号对于投资目的来说可能没有用,因为投资组合经理只能根据为第t天推断出状态,从第...
研究生论文数据分析方法大全|信度|聚类|方差|统计量|正态分布...
相同:都能够起到济理多个原始变量内在结构关系的作用不同:主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法1)减少分析变量个数2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类010聚类分析...
离婚很难。研究明白再结婚丨大侠心理译制组
它使人们理解婚姻关系的多维性,不能仅凭单一维度描述婚姻的全貌(www.e993.com)2024年10月21日。任何单一的连续的维度,无论信息多么丰富,都可能掩盖夫妻关系中的重要差异。本研究使用婚姻质量问卷ENRICH从6267对夫妇的样本中勾勒出五种婚姻类型的轮廓。通过三阶段的聚类分析程序(探索性聚类分析、探索性结果的复制和交叉验证),(Olson等人,1987)分析得...
「乡村振兴」刘守英等:数字经济背景下的乡村交易变迁和产业转型
Zjit为村庄层面的控制变量,包括村庄区位特征、村庄经济特征、村庄劳动力特征、村庄农业特征、村庄人力资本特征和村庄数字特征。最后,为了考察数字经济发展对乡村产业转型升级的影响,本文依次开展如下三方面的实证检验。一是检验数字经济发展对乡村传统产业改造升级的影响,二是检验数字经济发展对服务业发展的影响,三是检验...
中国城市劳动力市场的双重二元分割——理论模型与实证检验
一般认为,潜类别模型的分类数量理论上应该小于或等于外显变量的数量,所以本文从未分类模型开始便尝试从零分类到六分类模型的拟合。从表2的系数结果看,当模型的分类数增加时,模型的卡方统计量L2(即模型适配的对数似然值)在不断下降。当拟合至四分类模型时,其卡方统计量(L2=68.7295,P=0.001)在0.001水平上未达到显著...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
除了注意力层之外,Transformer的编码器和解码器中的每个block都包含一个全连接前馈网络层,被命名为称为基于位置的前馈神经网络(position-wisefeed-forwardnetwork)。这个基于位置的前馈网络的关键在于,在处理序列数据时,它为每个位置的元素分别应用相同的变换,而不是将所有位置的元素视为相同。这意味着它能够...
基于框架理论的科普短视频内容创作研究——以B站UP 主“毕导THU...
图2SPSS二阶聚类分析聚类详情(二)科普短视频用户行为的变量分析为进一步研究框架理论下科普短视频的用户行为,本研究将样本分为高用户行为和低用户行为⑧两组,并与框架各类目进行交叉分析。1.视频内容来源与用户行为存在关联性通过卡方检验分析得出,科普短视频的用户行为与视频的内容来源、是否包含广告两个...