《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
过拟合(overfitting)是统计学和机器学习领域的常用概念,可分为训练过拟合和回测过拟合两个层次:一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超...
如何通过技术分析判断期货报价?这种分析方法有哪些实际应用和局限...
历史数据依赖:技术分析完全依赖于历史数据,如果市场行为发生根本性变化,历史模式可能不再适用。滞后性:许多技术指标是基于过去的价格和交易量数据计算的,因此它们提供的信号往往滞后于市场实际变化。过度拟合:分析师可能会过度依赖特定的技术指标或模式,导致过度拟合,即模型在历史数据上表现良好,但在实际交易中表现不佳。
《微观量化百问》第十二期丨金融数据的复杂性及数据处理的重要性
一般而言,量化投资可粗略分为六个环节:收集数据、数据清洗、特征提取、模型开发、组合优化、交易执行。数据收集和处理是量化投资中必不可少的环节,理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性,对认识量化投资具有重要意义。Q45:如何理解金融数据的复杂性,它有哪些主要特点?(一)低信噪比金融数据中噪音比例高,提取有效...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
数据是机器学习的基础。无论是监督学习(SupervisedLearning)还是无监督学习(UnsupervisedLearning),数据都是模型训练的核心,f88vip18,。数据可以是结构化的(如数据库中的表格数据)或非结构化的(如文本、图像等)。2.特征(Features)特征是从数据中提取的有用信息,用于描述数据的属性。选择合适的特征对模型的...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
商汤绝影智能驾驶副总裁石建萍、辰韬资本执行总经理刘煜冬等多位受访者均认为,世界模型在自动驾驶场景的应用,目前应该还处于很早期的探索阶段。当前,比较可行的是,用它来合成一些端到端模型所需要的数据。一个典型案例是,理想在此前的端到端发布会上,提到了世界模型,但世界模型并不是直接用来做端到端方案的,而是...
一篇文章系统看懂大模型
监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系(www.e993.com)2024年10月23日。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。
数据增强:提高计算机视觉模型性能的关键技术
答:通过将模型暴露于更广泛的数据变化,数据增强有助于模型更好地泛化并降低过度拟合的风险。3、有哪些常见的数据增强技术?答:常见的技术包括图像旋转、翻转、缩放、裁剪、色彩抖动、添加高斯噪声和仿射变换。4、有哪些高级的数据增强方法?答:先进的方法包括生成对抗网络(GAN)、神经风格迁移、AutoAugment和CutMix,...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
例如,"银行"这个词可能指货币银行,也可能指水边的银行。它们会具有相同的标记,但模型会根据周围的单词进行学习,将其关联起来。这是Transformer在做的事情,而不是标记器。在标记化过程中,首先保留较小的标记。例如,从T开始,保留T,然后将标记器构建为标准数量的标记。假设没有对标记进行训练,但在数据中试图对标记...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:也就是说新功能解锁的关键点在于模型将能够长时间连续执行任务,比如说写很多个文件代码,这个过程中会发生哪些变化?JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在...
【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...
由于深度神经网络通常具有大量的参数,在没有足够训练数据的情况下,它们容易出现过度拟合(overfitting)的问题,因此泛化(generalization)能力较差。基于这一挑战,自深度神经网络发展伊始,开发者就致力于构建数量庞大且质量较高的数据集。这一传统也延续到今天在深度学习框架之下发展出的大语言模型,可以说,训练数据是大语言...