自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准
该步骤旨在找到新模型在当前排名中的大致位置,其核心思想是使用二分搜索快速缩小位置范围。在比较新模型与现有模型时,排名中的其他模型将作为评审,该二分搜索的时间复杂度为O(k*n*logn)。步骤2:窗口内精细排名和滑动。为了进一步细化新模型的排名,该研究将它与排名中相邻的模型进行比较(例如,排名中前后两个模...
Yann LeCun:今天的AI比猫还笨,自曝早已放弃大模型
包括大型语言模型(LLM)在内的AI成功,尤其是过去5、6年中取得的许多其他系统的成功,依赖于一系列技术,当然,包括自监督学习。自监督学习的核心在于训练一个系统,不是针对任何特定任务,而是尽量以良好的方式表示输入数据。实现这一点的一种方法是通过损坏再重建恢复。因此,你可以取一段文本,通过去掉一些单词或改变其...
邹明蓁、刘景荣:基于随机森林模型的2023年香港区议会选举影响因素...
随机森林的基本思想是构建多棵决策树,每棵树都是独立的,并且树中的特征是随机选择的,这样可以减小模型的方差。在进行预测时,随机森林对每棵树的预测结果进行平均(回归问题)或投票(分类问题),从而得到最终的结果。这种方法适合处理含有大量特征的数据集,在选举研究的情境下,候选人的多种特征可以被模型自动处理,而无...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。欠拟合则是指模型无法捕捉到数据中的模式。找到合适的模型复杂度是一个重要的挑战。4.计算资源(ComputationalResources)训练复杂的机器学习模型,尤其是深度学习模型,通常需要大量的计算资源。高性能的计算硬件和优化的算法是解决这一问题的关键。5....
模型篇P1:机器学习基本概念
测试集:测试已经训练好的模型的推广能力有一个比喻十分形象,训练集就像高三学生的练习册,验证集就像高考模拟卷,测试集就是最后真正的考试。4、交叉验证交叉验证(CrossValidation)用来验证学习器性能的一种统计分析方法,基本思想是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同数据集,某次训练集中的某样本...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
但非线性模型的优势在基本面因子上不突出,MLP模型长期表现与Lasso模型几乎持平(www.e993.com)2024年10月23日。我们认为可能有几个原因:1)基本面因子之间结合的逻辑偏线性,而量价因子的非线性组合可能包含增量信息。2)部分基本面因子在财报真空期值不变,而标签Y却每天有变动。3)基本面因子数量相较于量价因子偏少。
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
1.OpenAI的模型迭代史作为OpenAI在2023年GPT4发布以来最重要的模型更新,o1在数学、代码等方面推理能力显著提升。(OpenAI的主要大模型及其发布时间,来源:tooltester)2.数据:o1在STEM领域表现出色,特别是在数学和编程方面2.1数学方面,在2024年的AIME(一个旨在挑战美国最聪明高中生的考试)测评中,GPT-4o只解决...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
在进行回归分析时,我们通常需要关注几个重要的诊断指标,以确保模型的准确性和可靠性。这些指标包括异常值和强影响点、异方差、自相关以及多重共线性。异常值和强影响点:异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析已有数据或现象,找出其内在发展规律,然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的,往往将预测类问题分为:小样本内部预测,大样本内部预测,小样本未来预测,大...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
决策树剪枝的思想在决策树学习的过程中,为了尽可能将训练样本正确分类,结点划分过程会不断重复,训练集自身的某些特点可能被当做所有数据具备的一般性质从而导致“过拟合”。决策树的分支越多多、层数越多、叶结点越多,越容易“过拟合”,从而导致模型泛化能力差。