腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」,解决学习率调参难题
虽然此形式看起来很简单,但是由于推导过程涉及到对更新量均值和方差的考量,所以我们在处理的时候做了一个假设和一个近似:1.假设每个样本的参数i的梯度服从均值为,方差为的高斯分布2.通过sigmoid-style函数对高斯误差函数进行数值近似当时,完整的Scalinglaw形式近似为:其中,H为海森矩阵。...
回归模型中,异方差性问题如何解决?
针对连续且大于0的原始自变量X和因变量Y,进行取自然对数(或10为底对数)操作,如果是定类数据则不处理。取对数可以将原始数据的大小进行‘压缩’,这样会减少异方差问题。事实上多数研究时默认就进行此步骤处理。负数不能直接取对数,如果数据中有负数,研究人员可考虑先对小于0的负数,先取其绝对值再求对数,然后加上...
量子力学中的不确定性原理到底在说什么?
这种说法很流行,很多科普文都这样介绍不确定性原理,他们告诉你:正是因为你用光子测量电子位置的操作干扰了电子的动量,所以无法同时确定电子的位置和动量。为什么这种说法会很流行呢?第一,它看起来好像也没啥问题,而且通俗易懂,中学生都能理解;第二,不确定性原理的发现者——海森堡一开始也是这么理解的。也就是说...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是LogisticalLoss,SVM采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。3、SVM的处理方法是只考虑SupportVectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类...
收藏| 总结经典的机器学习面试题|贝叶斯|范数|权值|算法_网易订阅
当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机;当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机,又称为软间隔支持向量机;当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机。
人生非赌博,学门理论,算算未来成功的概率有多大?
巴菲特是一名长期投资者,方差领域很大,成功的概率就非常大(www.e993.com)2024年10月23日。刘嘉老师这样比喻:“实力是数学期望,运气则是方差。”对于达成成功梦想,实力是最重要的,实力强可以抗住坏运气的压力影响,如巴菲特;实力弱,就会因一次坏运气而从此一蹶不振。好运气占比重的买彩票、玩扑克牌等,可万万不可与下围棋、拉小提琴、长跑等...
初二数学上册知识点总结|方向|三元|定理|方程组|实数_网易订阅
①估算,一般结果是相对复杂的小数,估算有精确位数5、用计算机开平方6、实数①实数:有理数和无理数的统称②实数也可以分为正实数、0、负实数③每一个实数都可以在数轴上表示,数轴上每一个点都对应一个实数,在数轴上,右边的点永远比左边的点表示的数大...
1000面试题,BAT机器学习面试刷题宝典
当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机;当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机,又称为软间隔支持向量机;当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机。
入门| 从PCC到MIC,一文教你如何计算变量之间的相关性
如果不存在整体模式,那么协方差将会接近于零。这是因为正值和负值会相互抵消。最初,协方差似乎是两个变量之间「关系」的充分度量。但是,请看下面的图:协方差=0.00003看起来变量之间有很强的关系,对吧?那为什么协方差这么小呢(大约是0.00003)?
收藏| 190 道机器学习面试题
当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机;当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机,又称为软间隔支持向量机;当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机。