【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
一、去掉取值变化小的特征英文:Removingfeatureswithlowvariance这应该是最简单的特征选择方法了:假设某特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本中,95%的实例的该特征取值都是1,那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1,那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续...
「万字干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大...
四月,EleutherAI团队发布博文《TransformersMath101》,介绍如何运用简单算式估计大模型的算力成本,大大消除了该领域的信息不对称,在圈内圈外广泛传播,成为该领域最具权威性的博文之一。公式如下:C=τT≈6PD其中:C表示Transformer需要的计算量,单位是FLOP;P表示Transformer模型包含的参数量;D表示训练数据规...
...一波非常好的行情|货币|美联储|宏观经济|通货膨胀|通胀数据|...
1、现在我们处于一个(经济)周期的底部,想要进行修复的时候,情况并没有大家想象的那么不堪。2、虽然有一些主流趋势是确定的,比如AI、贵金属和加密货币资产。但是在短期内如何活过短期,让我们能够看到长期,以及为了活过短期,如何看到市场价格边际变化,反映的基本面变化,这些才是我们现在需要回答的问题。3、今年...
洪灏最新发声:下半年市场风格或会完全不一样,如果这一点开始收敛
但是如果你问一下在实体里做服务性行业的,他会告诉你说,今年的需求很明显地比以前有比较大幅度的收缩。我们看社零的数据,我们看最新进口的数据,内需比我们希望要看到的要弱很多。所以,在市场定价的时候——因为这些经济数据它每天都有,每周报一次房地产数据,每个月报一次M2货币信贷,每个季度报经济增长的数据,每...
Nature最新封面:AI 训练 AI?也许越来越笨
随着代数的增加,模型倾向于生成由最初模型更可能生成的样本。同时,后代模型的样本分布尾部变得更长。后代模型开始生成原始模型绝不会生成的样本,即它们开始基于先前模型引入的错误误解现实。尽管在生成数据上训练的模型能够学习部分原始任务,但也会出现错误,如困惑度增加所示。
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
如果直接在这些特征上构建一个线性回归模型,模型可能会非常复杂,训练和预测的速度会很慢(www.e993.com)2024年8月6日。但是通过使用主成分分析(PCA)进行降维,我们可以将原始特征的数量减少到几百个最重要的特征,这些特征能够解释大部分的方差。在这种情况下,降维后的模型将具有更少的参数,训练和预测的速度将显著提高。其中,主成分分析(PCA)是...
解析R848结合流感疫苗的偶联剂依赖效应:对APC激活及体内免疫原性...
293XLhTLR7细胞和HEK-BlueNull1细胞在特定培养条件下进行实验。使用不同剂量的IPR8、IPR8-SM(PEG)4-R848或IPR8-GMBS-R848刺激细胞24小时。收集上清液并测定IL-8的产生。通过与阳性对照R848刺激细胞的最大IL-8浓度进行归一化,确定细胞的相对IL-8产量。这种归一化方法用于分析每种疫苗的IL-8反应。
用中国茶叶的价格来预测墨尔本的降雨概率?不可思议的斯坦悖论
现在你会估计μ_1和μ_2分别多少?通过完全相同的逻辑,你可能也会估计μ_1为3.14,μ_2为1.618。这是这种情况下的“最好”估值。但是,如果有三组独立的数据,事情就会发生变化。完全相同的分布:正态分布,未知的均值和方差1。通常,如果分别随机选取数据点x_1、x_2和x_3,那么你会再次估计μ_1=x_1,μ_2=...
计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
大脑的高级认知功能,如感知、运动、学习与记忆等,都是由海量神经元所构成的复杂神经网络来实现的。网络中的神经元接收外部输入信息,通过突触连接相互作用,在记忆、注意、情感等因素调控下,使得网络状态发生改变,进而实现了对信息的编码、存储、整合等操作。破解神经系统的信息处理机制,不仅是阐明大脑高级认知功能的基础,...
医学研究统计分析与报告如何开展?
1.1对于纵向研究,我们可以汇报同组不同时间、同时不同组、以及总体上不同组效应的差异、也可以构建模型控制协变量。1.2纵向研究可以采用重复测量方差分析或者广义估计方程(generalizedestimatingequations[GEEs])1.3另外一种方法,便是混合效应模型,或者说随机系数模型1.4纵向研究容易存在着数据缺失,因此...