中科院:科学家利用“数据+知识+AI”实现新靶标药物虚拟筛选
据介绍,该团队利用等变图神经网络来整合蛋白质-配体相互作用相关的物理先验知识,并使用多种数据增强、数据去冗余策略来避免模型过拟合潜在的数据分布偏差,构建了通用蛋白质-配体相互作用评分方法——EquiScore。在药物虚拟筛选场景和先导化合物优化场景中,对训练未见的新靶标表现出良好的泛化性能。此外,可解释性分析为基...
大规模数据集上的迁移学习方法探索
这种方法适用于目标领域数据较少的情况,能够有效减少过拟合问题。2.3知识蒸馏迁移:知识蒸馏是一种将大模型的知识转移到小模型中的方法。通过将大规模数据集上训练的复杂模型的知识传递给小模型,可以在小规模数据集上实现更好的性能。这种方法对于计算资源受限或移动设备等场景非常有用。三、大规模数据集上迁移学习的...
小米申请数据增强方法及装置专利,实现了数据集的最大化,降低了在...
其中,该方法包括:获取待增强数据集,对待增强数据集进行矩阵分解处理,得到待增强数据集的多通道信息集合和多通道信息集合的权重,对权重进行全排列组合处理,得到更新后的权重,根据多通道信息集合和更新后的权重,生成待增强数据集的增强数据集。因此,本公开通过对待增强数据集进行矩阵分解处理得到多通道信息集合和多通道信息...
流感高峰何时到来?什么预防方法有效?数学模型来预测
拟合是利用数学模型对现实疫情进行模拟,将模型计算数据与现实疫情数据进行匹配,并得出当前流感的传播能力。拟合方法:基于流感传播仓室图建立微分方程,微分方程求解方法采用四阶龙格库塔法,容忍度为0.001。采用残差平方和最小二乘法对传播系数进行估计。经模型预测,长沙市流感可能在12月底至1月初出现流行高峰,预计于202...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
18.灰色理论方法第一步:确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列,称比较数列。(1)参考数列(又称母序列)为Y=Y(k)∣k=1,2...nY={Y(k)|k=1,2...n}Y=Y(k)∣...
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
是均值和是标准差(www.e993.com)2024年8月5日。标准差的平方,,是方差。经验法则规定66%的数据应该介于和,这意味着该函数normal更有可能返回靠近均值的样本,而不是那些远离均值的样本。htmlmusigmareturnnormal(mu,sigma)从那里,我们可以创建两个展示平稳和非平稳时间序列的图。
终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
结论4:数据污染可能不是过拟合的完整解释一个先验的、自然的假设是,造成过拟合的主要原因是数据污染,例如,在创建模型的预训练或指令微调部分,测试集被泄露了。以往的研究表明,模型会对其在训练过程中见过的数据赋予更高的对数似然性(Carlinietal.[2023])。研究者通过测量模型从GSM8k测试集中生成样本的概...
...价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动,预测VaR|附代码数据
我们的时间序列数据包括1258天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分,我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型,并测试带下划线的假设。稍后,当我们寻找替代方案、最佳拟合分布形式时,我们会检查收益率的正态性。我们使用广义自回归异方差(GARCH)方法估计残差的条件方差,并将其与...
数据挖掘与机器学习:从理论到现实的转化
特征选择:特征选择是数据挖掘和机器学习中的关键步骤之一。它旨在从原始数据中选择出对模型性能有贡献的特征,以减少模型的复杂性和过拟合的风险。特征选择的方法包括基于统计的方法、基于模型的方法和基于搜索的方法等。降维:降维技术旨在降低数据的维度,同时保留数据的主要信息。它有助于减少计算资源的消耗,提高模型...
风险管理视角下的数据安全与隐私保护
当前,面向数据安全、隐私保护应该重点发展四类技术。一是架构类技术。通过“构造效应”、系统工程方法,切断安全风险演变成安全事件的生发路径,在缺乏先验知识的情况下仍能有效抑制“未知的未知”安全风险,在“可信性不能保证或存在缺陷”条件下构建保证功能安全、数据安全的可信服务系统。二是密码类技术。从隐私保护的...