数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
也就是说,我们不会有诸如天气或呼吸道疾病这样的混杂变量贯穿一座城市,所以不会将一个心脏病发作的概率与下一个心脏病发作的概率联系起来。再次以450,000人为例,想模拟下个月的心脏病发作数量,我们这样做的目的是为紧急医疗服务和医院的人员、药品及医疗设备的可用性做好准备。所以使用过去30年的数据(360个月),...
“近似拟合”与“如果那么”
近似拟合则是通过一个简化的数学模型来拟合实际数据,以便用于预测、分析或其他目的。如果我们使用近似拟合来处理数据,那么主要有以下几个优点:简化复杂性:实际数据可能非常复杂,包含大量的噪声和不规则性。通过近似拟合,我们可以使用简化的数学模型来描述数据的整体趋势,帮助我们更好地理解和分析数据。预测能力:通过拟合...
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
目的在于为融合模块提供准确丰富的信息,包括被检测物体的类别、距离信息、速度信息、朝向信息,同时也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面:动态目标检测(车辆、行人和非机动车)静态物体识别(交通标志和红绿灯)可行驶区域的分割(道路区域和车道线)这三类任务如果通过一个深度神经...
这套算法全集再不收藏就亏了!
1.定义:不要求近似函数通过所有的数据点,而是要求他能较好的反应数据的整体变化趋势。022.常用方法:最小二乘拟合方法matlab代码%读取表格A=xlsread('E:\表格\1.xls','Sheet1','A1:AN2');B=A;[I,J]=size(B);%数据拟合%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行x=A(1,:)...
Sora到底懂不懂物理世界?
所以,Chollet认为,不能简单地通过拟合大量数据(如游戏引擎渲染的图像或视频)来期望得到一个能够泛化到现实世界所有可能情况的模型。这是因为现实世界的复杂性和多样性远超过任何模型能够通过有限数据学习到的。田渊栋:学习物理需要主动学习或者策略强化学习
如何理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性?
另类数据是个相对的概念——当某种另类数据逐渐被市场上大部分参与者所接纳和使用时,就不再“另类”(www.e993.com)2024年10月23日。目前来看,另类数据包括所有投资研究中使用的非传统来源的新型数据,如ESG数据、社交媒体评论、卫星图像、移动设备数据、应用程序使用情况、互联网搜索记录和消费者交易数据等。
如何解决大模型“胡说八道”?扩大模型可解释边界,从指令数据到...
导致AI模型产生幻觉有若干因素,其中包括训练数据有偏见、训练数据量不足、训练数据过度拟合、上下文理解有限、领域知识缺乏等等。解决大模型的幻觉问题,其实一直是摆在明面的问题。钛媒体梳理了目前正在应用或研发的企业公开的不同解法。数据增强从源头上,对训练数据抓起,是多数企业在尝试的事情。原因在于,数据质量...
网易如何做到数据指标异常发现和诊断分析?
可能性推断,(1)可以基于机器学习去拟合指标数据,做回归预测,计算特征的重要性,这种方法的缺点是不能解释单次异常的原因。(2)如果想解释单次的异常要加上一个shapvalue算法,它可以计算每一次预测值,每一个输入特征对于目标的贡献值。这种方法具有一定的可解释性,但是不够精准,而且只能得出相关性,并非因果性。
Garmin新品 Forerunner 165 首测 :为何让她爱不释手?
跑步机上跑步,手表测试速度用的是加速度传感器,通过摆臂来进行算法拟合。结论:FR165显示跑步距离为4.64公里,首次在跑步机上测试,这个精度还不错。FR165为跑者提供了首次进行跑步机训练时校准跑步机距离的功能,在保存本次跑步数据前,可以通过校准跑步机距离菜单来校准跑步机上显示的距离,下次再以这样的速度进行跑步...
技术应用 | 基于大数据的征信评分模型构建与应用
(1)数据采集。数据采集是征信评分模型构建的第一步,它涉及从多个数据源获取相关的数据,以便进行后续的数据清洗和挖掘。数据采集的目的是获取尽可能多的、有价值的、可信的和完整的数据,以提高模型的准确性和有效性。为了验证不同的数据采集方法对征信评分模型的影响,研究进行了实证数据分析。研究选取了三个不同类型...