追问daily | 用AI帮你对话60岁的自己;高脂饮食可能引发焦虑;大...

传统上,神经影像研究依赖单变量分析,需要大量样本才能得出有意义的结果。然而,该团队通过多变量方法(multivariatemethods)分析大脑数据,能够在较小样本中实现高效预测。他们发现,基于任务的功能性MRI数据尤其有效,能够预测一般认知能力及相关行为。例如,训练样本中包含5,000名儿童时,只需40名复制样本即可预测认知能力。...

中金:XGBoost因子筛选与合成的指数增强应用

不过在研究中其实我们是有一定的倾向将预测变量从连续变量转为离散变量的:也就是说相比直接去预测股票收益,更倾向于将问题转换为预测收益较高的股票与收益较低的股票。例如,我们可以将收益率前30%的股票分类为‘1’,将后30%的股票分类为‘-1’,其余的股票分类为‘0’。使用分类模型的优势可能包括以下几点:...

陈熙:清代私家藏书楼的生命史研究

“子孙不能守”包含两层含义:一是身后无子嗣;二是有子嗣而不能守,而第二点又包括后世家道中落、子孙对藏书无兴趣、不肖子孙肆意贱卖出售或是糟蹋先人藏书等多种原因。已有的藏书史研究在论及子孙不能守问题时,都忽略了藏书家身后无子嗣的问题,但这对于私人藏书和藏书楼的传承而言是个更为现实、也更为无奈的...

【青鸟飞扬教育】Python中的标签编码和独热编码

在机器学习项目中,我们通常处理具有不同分类列的数据集,其中一些列的元素在有序变量类别中,例如列收入水平具有低,中或高的元素,在这种情况下,我们可以用1,2,3替换这些元素。其中1表示“低”,2表示“中”,3表示“高”。通过这种类型的编码,我们试图保留元素的含义,其中较高的权重被分配给具有较高优先级的元素。

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...

大模型+数据标注=?

常识对应先验知识(www.e993.com)2024年12月19日。有了常识能力,仅提供类别名称(未提供标注规则)就能标注。即零样本NLP模型(如Siamese-uniNLU、paddleNLP)的核心。标注规则帮助标注员明确任务、区分边界。包括:任务定义、类别定义、边界处理逻辑等(1)人工标注局限性尽管训练师们披星戴月,加班加点,完成数据标注,最终效果未必令人满意。

如何评估婚姻类型?丨大侠心理译制组

研究中包括两个单项测量,作为类型学外部有效性的指标。包括一个婚姻满意度的单项测量,询问"你对你的婚姻有多满意?",回答范围从非常满意到不满意。离婚可能性的单项测量被用来作为婚姻困境的指标。该项目问道:"你是否曾考虑过分居或离婚?"这个问题与婚姻带来的痛苦有很大关系(Fowers&Olson,1989)。

2022年数学建模国赛C题“古代玻璃制品的成分分析与鉴别”思路解析

显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。这里求解分组变量的显著型差异采用事后多重比较的方法,得出方差分析结果显示哪些化学成分水平上存在显著性,将具有显著性的成分作为系统聚类分析的变量,求出亚类划分的结果。

“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。

中信银行原行长朱小黄:不要急于构建元宇宙,数字化阶段要做好这个...

3、数据治理首先是数据的科学分类数据治理更多地被赋予了安全性方面的意义,这是不全面的,更底层的问题还是数据的真实性、完整性、有效性问题。历史数据浩如烟海,在社会、经济、法律、道德等方面如何有效运用,是数字化社会的重要问题。从法律上看,有数据产权制度、个人隐私信息保护等问题;从道德上看,有商业模式的...